Outils modèles de prompts personnalisés simples et intuitifs

Explorez des solutions modèles de prompts personnalisés conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

modèles de prompts personnalisés

  • 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.
    Fonctionnalités principales de ChatStreamAiAgent
    • Streaming de tokens en temps réel
    • Gestion d’événements asynchrones
    • Gestion de mémoire de contexte
    • Modèles d'invite personnalisables
    • Support multi-fournisseurs LLM
  • 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.
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