Outils カスタム処理 simples et intuitifs

Explorez des solutions カスタム処理 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

カスタム処理

  • framework Python open-source permettant aux développeurs de créer des agents d'IA contextuels avec mémoire, intégration d'outils et orchestration LLM.
    0
    0
    Qu'est-ce que Nestor ?
    Nestor propose une architecture modulaire pour assembler des agents d'IA qui maintiennent l'état de la conversation, invoquent des outils externes et personnalisent les pipelines de traitement. Les principales fonctionnalités incluent des magasins de mémoire basés sur la session, un registre pour les fonctions ou plugins d'outils, des modèles de prompts flexibles et des interfaces unifiées pour les clients LLM. Les agents peuvent exécuter des tâches séquentielles, effectuer des branchements décisionnels et s’intégrer aux API REST ou scripts locaux. Nestor est indépendant du framework, permettant aux utilisateurs de travailler avec OpenAI, Azure ou des fournisseurs LLM auto-hébergés.
    Fonctionnalités principales de Nestor
    • Orchestration LLM et modèles de prompts
    • Gestion de mémoire basée sur la session
    • Intégration d'outils et de plugins
    • Pipelines de tâches séquentielles
    • Clients LLM indépendants du fournisseur
  • Une plateforme open-source pour agents IA augmentés par récupération combinant recherche vectorielle et grands modèles linguistiques pour des questions-réponses basées sur la connaissance contextuelle.
    0
    0
    Qu'est-ce que Granite Retrieval Agent ?
    Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.
Vedettes