Outils 對話界面 simples et intuitifs

Explorez des solutions 對話界面 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

對話界面

  • Une bibliothèque minimale TypeScript permettant aux développeurs de créer des agents IA autonomes pour l'automatisation des tâches et les interactions en langage naturel.
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    Qu'est-ce que micro-agent ?
    micro-agent fournit une abstraite minimaliste mais puissante pour créer des agents IA autonomes. Écrite en TypeScript, elle fonctionne parfaitement à la fois dans le navigateur et dans Node.js, permettant de définir des agents avec des modèles de prompt personnalisés, une logique de décision et une intégration d'outils extensible. Les agents peuvent exploiter le raisonnement par chaîne de pensée, interagir avec des API externes et maintenir une mémoire conversationnelle ou spécifique à une tâche. La bibliothèque inclut des utilitaires pour la gestion des réponses API, la gestion des erreurs et la persistance des sessions. Avec micro-agent, les développeurs peuvent prototyper et déployer des agents pour une gamme de tâches — automatisation de workflows, construction d'interfaces conversationnelles ou orchestration de pipelines de traitement de données — sans la surcharge de frameworks plus importants. Son design modulaire et son API claire permettent une extension facile et une intégration dans des applications existantes.
    Fonctionnalités principales de micro-agent
    • Abstraction d'agent basée sur TypeScript
    • Support pour prompts personnalisés
    • Intégration extensible d'outils et d'API
    • Couches de mémoire en mémoire et persistantes
    • Utilitaires pour le raisonnement en chaîne
    • Gestion des erreurs et persistance de session
  • DocGPT est un agent interactif de question-réponse sur les documents qui exploite GPT pour répondre aux questions issues de vos PDFs.
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    Qu'est-ce que DocGPT ?
    DocGPT vise à simplifier l'extraction d'informations et les questions-réponses à partir de documents en fournissant une interface conversationnelle fluide. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents en formats PDF, Word ou PowerPoint, qui sont ensuite traités par des parsers de texte. Le contenu est découpé en segments et embedded avec les modèles d'embedding d'OpenAI, puis stocké dans une base de données vectorielle comme FAISS ou Pinecone. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, DocGPT récupère les segments de texte les plus pertinents via une recherche par similarité et utilise ChatGPT pour générer des réponses précises et contextualisées. Il propose un chat interactif, une synthèse de documents, des invites personnalisables pour des besoins spécifiques au domaine, et est construit en Python avec une interface Streamlit pour un déploiement et une extension faciles.
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