SnowChat combine des embeddings vectoriels et une IA conversationnelle pour vous permettre d'interroger des documents en temps réel. Téléchargez des PDF, texte ou fichiers markdown ; il convertit le contenu en embeddings consultables, maintient le contexte dans le chat, et génère des réponses ou résumés précis en utilisant les modèles GPT d'OpenAI. SnowChat permet également d'ajuster les paramètres du modèle, de visualiser des extraits de sources pour la transparence, et d'exporter les journaux de conversation pour une revue ultérieure.

Ce dépôt propose un cadre multi-agents personnalisable simulant un centre d'appel de taxi. Il définit des agents IA distincts : CustomerAgent pour demander des courses, DispatchAgent pour choisir des conducteurs en fonction de la proximité, DriverAgent pour confirmer les affectations et mettre à jour les statuts, et NotificationAgent pour la facturation et les messages. Les agents interagissent via une boucle orchestratrice utilisant des appels GPT d'OpenAI et la mémoire, permettant un dialogue asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre ou adapter les invites des agents, intégrer des systèmes en temps réel, et prototyper des workflows de service client et de dispatch alimentés par l'IA.

Chatbot-Grok fournit un cadre d'agent IA modulaire écrit en Python, destiné à simplifier le développement de bots conversationnels. Il supporte la gestion de dialogues multi-tours, conserve la mémoire de chat entre les sessions et permet aux utilisateurs de définir des modèles d'invite personnalisés. L'architecture est extensible, permettant aux développeurs d'intégrer divers LLMs, y compris Grok, et de se connecter à des plateformes telles que Telegram ou Slack. Avec une organisation claire du code et une structure conviviale pour les plugins, Chatbot-Grok accélère le prototypage et le déploiement de assistants de chat prêts pour la production.

Chatmate.dev est une plateforme pour créer et gérer des chatbots basés sur GPT-4. Les utilisateurs peuvent combiner plusieurs complétions de chat et récupérations de documents pour créer des chatbots sophistiqués multi-chaînes. Ceux-ci peuvent être personnalisés pour gérer des tâches spécifiques telles que le support client, la récupération d'informations et l'engagement interactif, offrant un avantage significatif dans le soutien automatisé et l'interaction utilisateur.