Outils масштабируемые ассистенты simples et intuitifs

Explorez des solutions масштабируемые ассистенты conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

масштабируемые ассистенты

  • Une bibliothèque cliente Python permettant aux développeurs d'interagir avec et de gérer les conversations sur un serveur d'assistant IA open-source.
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    Qu'est-ce que Open Assistant API ?
    L'API Open Assistant fournit un client Python complet et des outils CLI pour interagir avec le serveur Open Assistant, une plateforme open-source de communication IA auto-hébergée. En exposant des points de terminaison pour créer des conversations, envoyer des invites utilisateur, diffuser des réponses générées par IA et recueillir des commentaires sur les réponses, elle permet aux développeurs d'orchestrer des workflows de chat complexes. Elle supporte la configuration de connexion, les jetons d'authentification, la sélection de modèles personnalisables et la gestion de messages groupés. Qu'elle soit déployée localement pour la confidentialité ou connectée à des instances distantes, l'API offre un contrôle complet sur l'état des conversations et la journalisation, idéale pour construire, tester et faire évoluer des assistantes de style ChatGPT dans diverses applications.
  • Une plateforme low-code pour construire et déployer des agents IA personnalisés avec flux de travail visuels, orchestration LLM et recherche vectorielle.
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    Qu'est-ce que Magma Deploy ?
    Magma Deploy est une plateforme de déploiement d'agents IA qui simplifie le processus complet de création, mise à l'échelle et surveillance d'assistants intelligents. Les utilisateurs définissent visuellement des flux de travail augmentés par recherche, se connectent à n'importe quelle base de données vectorielle, choisissent parmi les modèles d'OpenAI ou open source, et configurent des règles de routage dynamiques. La plateforme gère la génération d'incorporations, la gestion du contexte, la montée en charge automatique et l'analyse d'utilisation, permettant aux équipes de se concentrer sur la logique des agents et l'expérience utilisateur plutôt que sur l'infrastructure backend.
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