Outils コンテキスト対応応答 simples et intuitifs

Explorez des solutions コンテキスト対応応答 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

コンテキスト対応応答

  • Améliorez votre navigation web avec un chatbot AI sur n'importe quelle page.
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    Qu'est-ce que AI Web Chatbot ?
    L'extension AI Web Chatbot est un outil de navigateur conçu pour améliorer l'interaction des utilisateurs avec le contenu web grâce à un chatbot AI intégré. Cette extension ajoute une icône de chat flottante à votre écran, que vous pouvez utiliser pour ouvrir une fenêtre de chat réactive. Le chatbot peut répondre à des questions, fournir de l'assistance et offrir des informations liées au contenu de la page web actuelle. Les utilisateurs peuvent facilement envoyer des messages et recevoir des réponses contextuelles de l'AI, rendant la navigation sur le web plus interactive et informative. De plus, la fenêtre de chat peut être redimensionnée et repositionnée selon les préférences de l'utilisateur.
    Fonctionnalités principales de AI Web Chatbot
    • Icône de chat flottante
    • Fenêtre de chat réactive
    • Messagerie en temps réel
    • Réponses contextuelles
    • Fenêtre de chat personnalisable
  • Une plateforme open-source permettant des agents LLM autonomes avec génération augmentée par récupération, prise en charge des bases de données vectorielles, intégration d'outils et workflows personnalisables.
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    Qu'est-ce que AgenticRAG ?
    AgenticRAG fournit une architecture modulaire pour créer des agents autonomes exploitant la génération augmentée par récupération (RAG). Elle offre des composants pour indexer des documents dans des magasins vectoriels, récupérer le contexte pertinent et l’introduire dans des LLM afin de générer des réponses contextuelles. Les utilisateurs peuvent intégrer des API et outils externes, configurer des mémoires pour suivre l’historique des conversations, et définir des flux de travail personnalisés pour gérer des processus décisionnels à plusieurs étapes. Le framework supporte des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone et FAISS, ainsi que des fournisseurs de LLM tels que OpenAI, permettant une transition fluide ou une configuration multi-modèles. Avec des abstractions intégrées pour les boucles d'agents et la gestion des outils, AgenticRAG facilite le développement d'agents capables de FAQ documentaire, de recherche automatisée et d’automatisation basée sur la connaissance, réduisant le code boilerplate et accélérant le déploiement.
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