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.

Split Prompt est un outil spécialisé conçu pour traiter de longues instructions en les divisant en morceaux plus petits, compatibles avec ChatGPT. S'adaptant aux textes étendus, il les divise précisément en utilisant des méthodes de comptage de jetons, garantissant des segments minimaux pour un traitement optimisé. Cet outil simplifie l'interaction avec ChatGPT, supprimant les contraintes de limtes de caractères, permettant ainsi une utilisation plus fluide et efficace du modèle IA pour des entrées textuelles détaillées et étendues.

BulkCorrector est un outil de pointe conçu pour rationaliser le processus des corrections de texte en masse. En automatisant la segmentation de texte et en remontant à la perfection les documents, il offre une expérience d'édition fluide. Idéal pour les rédacteurs professionnels, les éditeurs et quiconque traitant de grands volumes de texte, BulkCorrector permet d'importantes économies de temps et une précision améliorée, en faisant un élément indispensable de votre arsenal d'écriture.

Le Content Summarizer with AI Agents orchestre une séquence d'agents IA spécialisés pour rationaliser les flux de travail de résumé de contenu. Un FetchAgent récupère le texte à partir d'URL ou de fichiers locaux, tandis qu'un PreprocessingAgent nettoie et segmente le contenu. Un SummarizationAgent génère des résumés concis pour chaque segment à l'aide de modèles GPT, et un FeedbackAgent affine de manière itérative la sortie pour la cohérence et la pertinence. L'outil prend en charge la personnalisation de la longueur et du ton du résumé, traite de longs documents par segmentation et produit des résumés finaux en texte brut ou en formats JSON. Il nécessite une clé API OpenAI valide et fonctionne dans un environnement Python standard.