Outils marco de chatbot AI simples et intuitifs

Explorez des solutions marco de chatbot AI conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

marco de chatbot AI

  • Le modèle Arcade Vercel AI est un framework de démarrage permettant un déploiement rapide de sites web alimentés par l'IA avec Vercel AI SDK.
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    Qu'est-ce que Arcade Vercel AI Template ?
    Le modèle Arcade Vercel AI est un squelette open-source conçu pour démarrer des projets web alimentés par l'IA utilisant le SDK IA de Vercel. Il fournit des composants pré-construits pour les interfaces de chat, les routes API serverless et les fichiers de configuration d'agents. Grâce à une structure de fichiers simple, les développeurs définissent leurs agents AI, invites et paramètres de modèle. Le modèle gère l'authentification, le routage et les réglages de déploiement prêts à l'emploi, permettant des itérations rapides. En utilisant les API ArcadeAI, les utilisateurs peuvent intégrer du texte génératif, des recherches dans des bases de données et une logique métier personnalisée. Le résultat est un site web AI évolutif et maintenable pouvant être déployé en quelques minutes sur le réseau Edge de Vercel.
    Fonctionnalités principales de Arcade Vercel AI Template
    • Intégration Vercel AI SDK préconfigurée
    • Composants UI de chat et conversationnels
    • Routes API serverless pour les actions d'agents
    • Invites et paramètres de modèles personnalisables
    • Prêt pour le déploiement Edge
  • Pi Web Agent est un agent AI basé sur le web open-source intégrant des LLM pour les tâches conversationnelles et la recherche de connaissances.
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    Qu'est-ce que Pi Web Agent ?
    Pi Web Agent est un framework léger et extensible pour construire des agents de chat IA sur le web. Il utilise Python FastAPI en backend et un frontend React pour fournir des conversations interactives alimentées par OpenAI, Cohere ou LLM locaux. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents ou connecter des bases de données externes pour une recherche sémantique via des magasins vectoriels. Une architecture de plugins permet d’intégrer des outils personnalisés, des appels de fonctions et des API tierces localement. Il offre un accès complet au code source, des modèles de prompt basés sur le rôle et une mémoire configurable pour créer des assistants IA personnalisés.
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