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文脈に基づく回答

  • Aisyah AI Bot fournit une guidance coranique instantanée, des alertes de prière et des rappels islamiques quotidiens via l’interface de chat de Telegram.
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    Qu'est-ce que Aisyah AI Bot ?
    Aisyah AI Bot utilise le traitement du langage naturel pour comprendre les requêtes des utilisateurs sur le Coran, les heures de prière et les hadiths. Lorsqu’un utilisateur pose une question, le bot analyse l’intention, récupère les écritures pertinentes et les commentaires savants, et génère une réponse claire et concise. Il met automatiquement à jour les horaires de prière locaux en fonction des données de localisation et envoie des alertes opportunes. Les rappels quotidiens tels que la verse du jour et les citations prophétiques sont fournis pour engager et instruire. Toutes les interactions se déroulent de manière transparente dans Telegram, rendant la connaissance islamique facilement accessible à tout moment.
    Fonctionnalités principales de Aisyah AI Bot
    • Explications en temps réel des versets du Coran
    • Détection et notifications des heures de prière
    • Rappels quotidiens des hadiths et versets
    • Sourcing de références islamiques authentiques
    Avantages et inconvénients de Aisyah AI Bot

    Inconvénients

    Avantages

  • 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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