Outils modelos de prompts personalizados simples et intuitifs

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modelos de prompts personalizados

  • Un exemple .NET démontrant la création d'un copilote conversationnel AI avec Semantic Kernel, combinant des chaînes LLM, la mémoire et des plugins.
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    Qu'est-ce que Semantic Kernel Copilot Demo ?
    Semantic Kernel Copilot Demo est une application de référence de bout en bout illustrant comment construire des agents IA avancés avec le cadre Semantic Kernel de Microsoft. La démo propose un chaînage de prompts pour un raisonnement multi-étapes, une gestion de mémoire pour rappeler le contexte entre les sessions, et une architecture de compétences basée sur des plugins permettant l'intégration avec des API ou services externes. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour Azure OpenAI ou des modèles OpenAI, définir des modèles de prompts personnalisés et implémenter des compétences spécifiques au domaine telles que l'accès au calendrier, la gestion de fichiers ou la récupération de données. L'exemple montre comment orchestrer ces composants pour créer un copilote conversationnel capable de comprendre les intentions des utilisateurs, d'exécuter des tâches et de maintenir le contexte au fil du temps, favorisant ainsi le développement rapide d'assistants IA personnalisés.
    Fonctionnalités principales de Semantic Kernel Copilot Demo
    • Chaînage de prompts LLM
    • Stockage en mémoire contextuelle
    • Architecture de compétences basée sur des plugins
    • Intégration de modèles Azure ou OpenAI
    • Gestion de modèles de prompts personnalisés
    • Orchestration des tâches conversationnelles
  • ThreeAgents est un framework Python qui orchestre les interactions entre agents IA système, assistant et utilisateur via OpenAI.
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    Qu'est-ce que ThreeAgents ?
    ThreeAgents est construit en Python, utilisant l'API de complétion de chat d'OpenAI pour instancier plusieurs agents IA avec des rôles distincts (système, assistant, utilisateur). Il offre des abstractions pour l'invite d'agents, la gestion des messages basés sur le rôle et la gestion de la mémoire contextuelle. Les développeurs peuvent définir des modèles de prompts personnalisés, configurer les personnalités des agents et chaîner les interactions pour simuler des dialogues réalistes ou des flux de travail orientés tâches. Le framework gère l'envoi des messages, la gestion des fenêtres contextuelles et la journalisation, permettant des expériences en prise de décision collaborative ou décomposition hiérarchique des tâches. Avec le support des variables d'environnement et des agents modulaires, ThreeAgents permet un échange fluide entre les backends LLM d'OpenAI et locaux, facilitant la prototypage rapide de systèmes IA multi-agents. Il inclut des scripts d'exemple et la prise en charge de Docker pour une configuration rapide.
  • Une bibliothèque Python permettant de créer des agents de chat AI en streaming en temps réel utilisant l’API OpenAI pour des expériences interactives.
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    Qu'est-ce que ChatStreamAiAgent ?
    ChatStreamAiAgent fournit aux développeurs une boîte à outils Python légère pour implémenter des agents de chat IA qui diffusent des tokens au fur et à mesure de leur génération. Il supporte plusieurs fournisseurs de LLM, des hooks d’événements asynchrones et une intégration facile dans des applications web ou console. Avec une gestion intégrée du contexte et des modèles d'invite, les équipes peuvent rapidement prototyper des assistants conversationnels, des bots d’assistance client ou des tutoriels interactifs, tout en fournissant des réponses en temps réel à faible latence.
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