Solutions 文檔導入 pour réussir

Adoptez des outils 文檔導入 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

文檔導入

  • Plateforme de gestion d'agents IA auto-hébergée permettant la création, la personnalisation et le déploiement de chatbots basés sur GPT avec support de la mémoire et des plugins.
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    Qu'est-ce que RainbowGPT ?
    RainbowGPT fournit un cadre complet pour concevoir, personnaliser et déployer des agents IA alimentés par des modèles OpenAI. Il comprend un backend FastAPI, une intégration avec LangChain pour la gestion des outils et de la mémoire, ainsi qu'une interface React pour la création et le test des agents. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents pour la récupération de connaissances basée sur des vecteurs, définir des prompts et comportements personnalisés, et connecter des API ou fonctions externes. La plateforme enregistre les interactions pour analyse et supporte des flux de travail multi-agents, permettant une automatisation complexe et des pipelines conversationnels.
    Fonctionnalités principales de RainbowGPT
    • Création de chatbots multi-agents
    • Intégration de plugins et d’outils
    • Gestion de mémoire basée sur des vecteurs
    • Personas d'agents personnalisables
    • Journaux d'interactions et analyse
    • Ingestion d'API et de documents
  • SmartRAG est un cadre Python open-source pour construire des pipelines RAG qui permettent une Q&R basée sur LLM sur des collections de documents personnalisés.
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    Qu'est-ce que SmartRAG ?
    SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.
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