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バックエンドサポート

  • LLPhant est un cadre léger en Python pour créer des agents modulaires et personnalisables basés sur LLM avec intégration d'outils et gestion de mémoire.
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    Qu'est-ce que LLPhant ?
    LLPhant est un framework Python open-source qui permet aux développeurs de créer des agents polyvalents pilotés par LLM. Il offre des abstractions intégrées pour l'intégration d'outils (API, recherche, bases de données), la gestion de mémoire pour des conversations multi-tours et des boucles de décision personnalisables. Avec le support de plusieurs backends LLM (OpenAI, Hugging Face, autres), des composants en style plugin et des workflows basés sur la configuration, LLPhant accélère le développement d'agents. Utilisez-le pour prototyper des chatbots, automatiser des tâches ou construire des assistants numériques tirant parti d'outils externes et de mémoire contextuelle sans code répétitif.
    Fonctionnalités principales de LLPhant
    • Architecture modulable d'agents
    • Intégration d'outils externes
    • Gestion de mémoire multi-tours
    • Boucles de décision personnalisables
    • Support de plugins
    • Support de plusieurs backend LLM
  • Un cadre de service LLM léger fournissant une API unifiée, support multi-modèle, intégration de base de données vectorielle, streaming et mise en cache.
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    Qu'est-ce que Castorice-LLM-Service ?
    Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.
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