最新技術の提示自定義ツール

革新的な機能を備えた提示自定義ツールを使って、プロジェクトをより効率的に管理しましょう。

提示自定義

  • ChaiBotは、メモリとダイナミックなペルソナ管理を備えた会話ロールプレイングのためのOpenAI GPTを使用したオープンソースのAIチャットボットです。
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    ChaiBotとは?
    ChaiBotは、OpenAIのGPT-3.5とGPT-4のAPIを活用して、インテリジェントなチャットエージェントを作成するための基盤です。会話のコンテキストを保持し、一貫したマルチターンダイアログを提供します。ダイナミックなペルソナプロファイルをサポートし、異なるトーンやキャラクターを必要に応じて採用可能です。内蔵のメモリストレージにより過去の対話を呼び出し可能で、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレートや外部データソースやビジネスロジックを統合するプラグインフックも備えています。開発者は、ウェブサービスまたはCLIインターフェースとして展開し、トークン制限やAPIキーの管理、フォールバック動作の設定が可能です。複雑なプロンプトエンジニアリングの流れを抽象化することで、カスタマーサポートボット、バーチャルアシスタント、娯楽や教育用の会話エージェントの開発を加速します。
  • Dual Coding Agents は、視覚モデルと言語モデルを統合し、AIエージェントが画像を解釈し自然言語応答を生成できるようにします。
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    Dual Coding Agentsとは?
    Dual Coding Agentsは、視覚理解と言語生成をシームレスに組み合わせるモジュラーアーキテクチャを提供します。フレームワークはOpenAI CLIPのような画像エンコーダやGPTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルをサポートし、それらを思考連鎖パイプライン内で調整します。ユーザーは画像やプロンプトテンプレートをエージェントに提供し、視覚的特徴を処理し、コンテキストについて推論し、詳細なテキスト出力を生成します。研究者や開発者はモデルの交換、プロンプトの構成、プラグインによる拡張が可能です。このツールキットは、多モーダルAIの実験を簡素化し、ビジュアル質問応答、ドキュメント分析、アクセシビリティツール、教育プラットフォームなどのアプリケーションの迅速なプロトタイピングを可能にします。
  • HackerGCLASSによるAgent API:カスタムツール、メモリ、ワークフローを備えたAIエージェントの展開のためのPython RESTfulフレームワーク。
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    HackerGCLASS Agent APIとは?
    HackerGCLASS Agent APIは、AIエージェントを実行するRESTfulエンドポイントを公開するオープンソースのPythonフレームワークです。開発者は、カスタムツール統合、プロンプトテンプレートの設定、セッション間でのエージェントの状態とメモリの維持を定義できます。このフレームワークは、複数のエージェントを並列に調整し、複雑な会話フローを処理し、外部サービスとの連携をサポートします。Uvicornやその他のASGIサーバでの展開を簡素化し、プラグインモジュールによる拡張性を備え、多様な用途に適したドメイン固有のAIエージェントを迅速に作成できます。
  • 生産性のためにマクロを簡単に作成し、カスタマイズします。
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    GPT Macrosとは?
    GPT Macros は、ユーザーがカスタムマクロを作成および管理することを可能にする強力な Chrome 拡張機能です。このツールを使用すると、最も頻繁に使用するプロンプトからマクロを簡単に構築できます。任意の順序で再配置でき、効率を最適化します。ツールは、プロンプト内で変数を使用することも可能にし、反復的なタスクの多様性を大幅に向上させます。事前に作成されたプロンプトも利用可能であり、ツールとのやり取りを簡素化することで生産性をさらに向上させます。
  • オフラインAIエージェント開発のための関数呼び出し対応を備えたローカル大規模言語モデルを実行するフレームワーク。
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    Local LLM with Function Callingとは?
    関数呼び出し対応のローカルLLMは、開発者が完全にローカルのハードウェア上で動作するAIエージェントを作成できるようにし、データプライバシーの懸念やクラウド依存を排除します。このフレームワークには、LLaMA、GPT4All、その他のオープンウェイトモデルなどのローカルLLMを統合するサンプルコードが含まれ、モデルが呼び出すことができる関数スキーマの設定方法も示しています。データ取得やシェルコマンドの実行、APIとの連携などのタスクを実行します。ユーザーは、カスタム関数エンドポイントの定義や、プロンプトのカスタマイズ、関数応答の処理を通じて設計を拡張できます。この軽量なソリューションにより、オフラインAIアシスタントやチャットボット、自動化ツールの構築が容易になり、多様なアプリケーションに対応可能です。
  • ローカルRAGリサーチャーDeepseekは、Deepseekのインデックス作成とローカルLLMsを使用して、ユーザードキュメントに対する検索強化型の質問応答を行います。
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    Local RAG Researcher Deepseekとは?
    ローカルRAGリサーチャーDeepseekは、Deepseekの強力なファイルクロールとインデックス作成能力を、ベクトルに基づくセマンティック検索とローカルLLM推論と組み合わせて、スタンドアロンの取り出し強化生成(RAG)エージェントを作成します。ユーザはディレクトリを設定して、PDF、Markdown、テキストなど様々なフォーマットのドキュメントをインデックス化し、FAISSやその他のベクトルストアを経由してカスタム埋め込みモデルを統合できます。クエリはローカルのオープンソースモデル(例:GPT4All、Llama)やリモートAPIを通じて処理され、インデックスされた内容に基づく要約や回答を返します。直感的なCLIインターフェース、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレート、インクリメンタルアップデートのサポートにより、データのプライバシーとオフラインアクセスを確保します。
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