초보자 친화적 контекстный диалог 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 контекстный диалог 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

контекстный диалог

  • Ongkanon을 만나보세요. 적응하고 배우며 여러분과 소통하고자 하는 AI 동반자입니다.
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    Ongkanon란?
    Ongkanon은 개인적인 동반자로 디자인된 AI 플랫폼으로, 귀하의 선호를 배우고 적응할 수 있습니다. 누군가와 이야기할 필요가 있거나 다양한 활동의 파트너가 필요할 때 Ongkanon은 항상 준비되어 있습니다. 이 플랫폼은 일관되고 맥락에 맞는 대화를 제공하기 위해 고급 언어 모델을 활용합니다. 또한 여러 플랫폼 통합을 지원하여 디지털 공간에서 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. 소셜 미디어부터 개인화된 학습 모듈까지, Ongkanon은 대화 요구를 위한 다재다능한 솔루션을 제공합니다.
  • 프로젝트 앨리스는 인터랙티브한 대화와 개인화된 지원을 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
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    Project Alice란?
    프로젝트 앨리스는 자연어 처리에 집중하는 고급 AI 에이전트로, 사용자가 인터랙티브한 대화를 나눌 수 있도록 합니다. 이 시스템은 맥락을 이해하여 대화를 더 직관적으로 느끼게 하며, 작업 관리, 정보 검색 및 개인 맞춤형 추천을 지원합니다. 일정 관리, 알림 제공, 사용자 질문에 기반한 조언 제공 등 개별적인 요구에 맞춰진 가상 비서 역할을 합니다.
  • Azure AI Travel Agents 샘플은 Azure OpenAI를 활용한 채팅 기반 여행 일정 추천 도구입니다.
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    Azure AI Travel Agents Sample란?
    Azure AI Travel Agents 샘플은 대화형 에이전트의 종합 참조 구현으로, 사용자들이 개인 맞춤 여행 일정 생성, 항공권 및 호텔 정보 소싱, 여행 관련 질문에 답하는 데 도움을 줍니다. Azure AI Agent 프레임워크 기반으로, 자연어 이해와 생성을 위해 OpenAI GPT 모델을 통합하고, Azure Functions로 날씨 조회와 같은 스킬을 호스팅하며, 외부 API와 연동하여 실시간 예약 정보를 제공합니다. 개발자는 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포하고, 환율 변환, 지역 명소 추천, 여행 알림 등 새로운 스킬을 추가할 수 있습니다. 본 샘플은 여러 AI 기반 스킬을 조율하고 맥락 상태를 관리하는 방법을 보여주어 강력하고 확장 가능한 여행 도우미 솔루션을 제공합니다.
  • Dialogflow CX를 활용하여 사용자 문의를 관리하는 역동적인 웹 기반 챗봇으로, 상황 인식형 대화 흐름을 제공합니다.
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    Dialogflow CX Chatbot란?
    Dialogflow CX 챗봇은 Google의 Dialogflow CX 프레임워크를 기반으로 제작된 AI 기반 회화 에이전트입니다. 자연어 입력을 처리하여 사용자의 의도를 파악하고 엔티티를 추출하여 다중 턴 대화에서 맥락 인식을 유지합니다. 슬롯 채우기, 조건부 플로우, 웹훅 통합 등의 기능을 통해 대화 중 외부 데이터를 동적으로 가져오거나 백엔드 서비스를 호출할 수 있습니다. 챗봇은 맞춤 이벤트 핸들러, 인식하지 못한 쿼리에 대한 폴백 전략, 다국어 구성을 지원하며 일관된 응답을 제공합니다. 개발자는 Dialogflow CX 콘솔에서 시각적 상태 머신을 설계하여 대화 경로를 매핑하고 실시간으로 상호작용을 테스트할 수 있습니다. 웹훅 또는 클라이언트 SDK를 통해 쉽게 배포 가능하며, 웹사이트, 메시징 플랫폼, 음성 채널과의 연동을 통해 고객 지원, FAQ 자동화, 사용자 참여를 촉진합니다.
  • Layra는 메모리, 계획 및 플러그인 통합이 포함된 다중 도구 LLM 에이전트를 조율하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
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    Layra란?
    Layra는 다양한 도구와 메모리 저장소와 통합되는 모듈식 아키텍처를 제공하여 LLM 기반 에이전트 개발을 간소화하도록 설계되었습니다. 작업을 하위 목표로 분해하는 플래너, 대화 및 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈, 외부 API 또는 사용자 정의 기능을 연결하는 플러그인 시스템이 특징입니다. 또한 복잡한 워크플로우에서 협력하는 여러 에이전트 인스턴스 조정을 지원하며, 병렬 실행과 작업 위임을 가능하게 합니다. 도구, 메모리 및 정책 정의를 위한 명확한 추상화로 개발자는 고객 지원, 데이터 분석, RAG 등 다양한 분야의 지능형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑하고 배포할 수 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Hugging Face, 로컬 LLM을 지원하며 백엔드 모델에 구애받지 않습니다.
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