Outils открытые чат-боты simples et intuitifs

Explorez des solutions открытые чат-боты conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

открытые чат-боты

  • Une interface Web de chat basée sur React pour déployer, personnaliser et interagir avec des agents IA alimentés par LangServe dans n’importe quelle application Web.
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    Qu'est-ce que LangServe Assistant UI ?
    L’interface LangServe Assistant UI est une application frontale modulaire construite avec React et TypeScript qui communique parfaitement avec le backend LangServe pour offrir une expérience IA conversationnelle complète. Elle fournit des fenêtres de chat personnalisables, un streaming en temps réel des messages, des invites contextuelles, une orchestration multi-agent et des hooks pour API externes. L’UI supporte le theming, la localisation, la gestion des sessions et des hooks d’événements pour capturer les interactions utilisateur. Elle peut être intégrée dans des applications Web existantes ou déployée comme une SPA autonome, permettant un déploiement rapide de bots de service client, d’assistants de génération de contenu et d’agents de connaissances interactifs. Son architecture extensible garantit une personnalisation et une maintenance faciles.
    Fonctionnalités principales de LangServe Assistant UI
    • Composants de chat personnalisables
    • Streaming en temps réel des messages
    • Intégration de plugins pour API externes
    • Théming et support CSS-in-JS
    • Gestion du contexte et des sessions
    • Orchestration multi-agent
    • Journalisation et historique des conversations
  • Une plateforme open-source pour chatbot RAG utilisant des bases de données vectorielles et des LLMs pour fournir des réponses contextuelles sur des documents personnalisés.
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    Qu'est-ce que ragChatbot ?
    ragChatbot est un framework orienté développeur visant à simplifier la création de chatbots RAG. Il intègre des pipelines LangChain avec OpenAI ou d'autres API LLM pour traiter les requêtes sur des corpus documentaires personnalisés. Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers de différents formats (PDF, DOCX, TXT), extraire automatiquement le texte et générer des embeddings via des modèles populaires. Le framework supporte plusieurs bases vectorielles comme FAISS, Chroma et Pinecone pour une recherche par similarité efficace. Il dispose d'une couche de mémoire conversationnelle pour les interactions multi-tours et d'une architecture modulaire permettant de personnaliser les modèles de prompt et les stratégies de récupération. Avec une CLI simple ou une interface web, vous pouvez ingérer des données, configurer les paramètres de recherche et lancer un serveur de chat pour répondre aux questions avec pertinence et précision.
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