Solutions 自訂管道 pour réussir

Adoptez des outils 自訂管道 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

自訂管道

  • Lagent est un cadre open-source pour les agents IA utilisé pour orchestrer la planification basée sur LLM, l'utilisation d'outils et l'automatisation de tâches à plusieurs étapes.
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    Qu'est-ce que Lagent ?
    Lagent est un cadre axé sur les développeurs, qui permet la création d'agents intelligents sur la base de grands modèles linguistiques. Il propose des modules de planification dynamique qui divisent les tâches en sous-objectifs, des systèmes de mémoire pour maintenir le contexte sur de longues sessions et des interfaces d’intégration d’outils pour les appels API ou l’accès à des services externes. Avec des pipelines personnalisables, les utilisateurs définissent le comportement de l’agent, les stratégies de prompt, la gestion des erreurs et l’analyse des sorties. Les outils de journalisation et de débogage de Lagent aident à surveiller les étapes de décision, tandis que son architecture évolutive supporte les déploiements locaux, cloud ou en entreprise. Il accélère la création d’assistants autonomes, d’analyses de données et d’automatisations de flux de travail.
    Fonctionnalités principales de Lagent
    • Planification dynamique et décomposition de tâches
    • Intégration des outils et appels API
    • Gestion de la mémoire sur plusieurs sessions
    • moteur de raisonnement à tours multiples
    • Pipelines et modules personnalisables
    • Utilitaires de journalisation et de débogage
  • PulpGen est un cadre AI open source pour construire des applications LLM modulaires et à haut débit avec récupération vectorielle et génération.
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    Qu'est-ce que PulpGen ?
    PulpGen fournit une plateforme unifiée et configurable pour construire des applications avancées basées sur LLM. Elle offre des intégrations transparentes avec des magasins de vecteurs populaires, des services d'intégration, et des fournisseurs LLM. Les développeurs peuvent définir des pipelines personnalisés pour la génération augmentée par récupération, activer des sorties en streaming en temps réel, traiter par lot de grandes collections de documents, et surveiller la performance du système. Son architecture extensible permet des modules plug-and-play pour la gestion du cache, la journalisation et l'auto-scaling, ce qui le rend idéal pour la recherche alimentée par IA, la question-réponse, la synthèse, et la gestion des connaissances.
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