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文件導入

  • BeeAI

    BeeAI est un constructeur d'agents IA sans code pour le support client personnalisé, la génération de contenu et l'analyse de données.
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    Qu'est-ce que BeeAI ?
    BeeAI est une plateforme web qui permet aux entreprises et aux particuliers de créer et gérer des agents IA sans coder. Elle supporte l'ingestion de documents comme PDFs et CSVs, l'intégration avec des API et des outils, la gestion de la mémoire des agents, et le déploiement en tant que widgets de chat ou via API. Avec des tableaux de bord analytiques et un accès basé sur les rôles, vous pouvez surveiller la performance, faire évoluer les workflows et faire évoluer vos solutions IA en toute simplicité.
    Fonctionnalités principales de BeeAI
    • Constructeur d'agents sans code
    • Ingestion de documents (PDF, CSV, DOCX)
    • Intégration de bases de données vectorielles
    • Gestion de la mémoire des agents
    • Intégration d'outils et d'API
    • Workflows de chaîne de pensée
    • Widget de chat intégrable
    • Tableau de bord analytique et de performance
    • Contrôle d'accès basé sur les rôles
    Avantages et inconvénients de BeeAI

    Inconvénients

    Absence d'informations explicites sur les prix
    Pas de liens dédiés pour les applications mobiles ou extensions
    Peut nécessiter une expertise technique pour une utilisation complète

    Avantages

    Open-source et communautaire
    Prend en charge les agents IA de n'importe quel framework
    Permet la composition et l'orchestration des agents IA
    Simplifie l'intégration de diverses technologies IA

  • Advanced_RAG

    Framework Python pour construire des pipelines avancés de génération augmentée par récupération avec des récupérateurs personnalisables et intégration LLM.
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    Qu'est-ce que Advanced_RAG ?
    Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.
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