Outils orquestación de tuberías simples et intuitifs

Explorez des solutions orquestación de tuberías conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

orquestación de tuberías

  • Dive est un cadre Python open-source pour créer des agents IA autonomes avec des outils et flux de travail modulables.
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    Qu'est-ce que Dive ?
    Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.
    Fonctionnalités principales de Dive
    • Orchestration d'agents
    • Intégration d'outils
    • Gestion de mémoire
    • Gestion du contexte
    • Ingénierie des prompts
    • Interface CLI
    • Configuration YAML
    • Journalisation et surveillance
    • Adaptateurs agnostiques au modèle
  • GenAI Processors rationalise la création de pipelines d'IA générative avec des modules personnalisables de chargement, traitement, récupération de données et orchestration de LLM.
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    Qu'est-ce que GenAI Processors ?
    GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.
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