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条件付きロジック

  • Landbot은 매력적인 대화 경험을 만들기 위한 코드 없는 챗봇 플랫폼입니다.
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    Landbot AI란?
    Landbot은 기업이 쉽게 인터랙티브하고 매력적인 대화 경험을 만들 수 있도록 설계된 코드 없는 챗봇 플랫폼입니다. 비주얼 빌더를 사용하여 사용자는 단 한 줄의 코드를 작성할 필요 없이 조건부 논리, 수식 및 풍부한 콘텐츠를 사용하여 자동화된 워크플로를 설정할 수 있습니다. 웹사이트, WhatsApp 및 기타 인기 있는 메시징 플랫폼을 포함한 다양한 채널에서 배포를 지원하며, 고객 참여와 만족도를 향상시킵니다.
  • 네피는 비기술사용자가 노코드 워크플로 빌더를 통해 맞춤형 AI 에이전트를 설계, 배치 및 관리할 수 있도록 합니다.
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    Nefi.ai란?
    Nefi.ai는 코드를 작성하지 않고도 AI 기반 에이전트를 설계, 훈련 및 오케스트레이션하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 시각적 캔버스를 통해 LLM 모듈, 벡터 데이터베이스 검색, 외부 API 호출, 조건부 논리, 메모리 저장소와 같은 블록을 조립합니다. 에이전트는 맞춤 문서로 훈련하거나 기업 데이터를 연동할 수 있습니다. 일단 구축되면 챗봇, 이메일 어시스턴트, 예약된 작업 등으로 배포됩니다. 고급 기능으로는 모니터링 대시보드, 버전 관리, 역할 기반 접근 제어, Slack, Teams, Zapier와의 연동이 있습니다.
  • Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
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    Pipe Pilot란?
    Pipe Pilot은 개발자가 Python으로 AI 기반 파이프라인을 구축, 시각화, 관리할 수 있는 오픈소스 도구입니다. 선언적 API 또는 YAML 구성을 통해 텍스트 생성, 분류, 데이터 엔리치먼트, REST API 호출 등의 작업을 연결합니다. 조건 분기, 루프, 재시도, 에러 핸들러를 구현하여 견고한 워크플로우를 만듭니다. 파이프라인은 실행 컨텍스트를 유지하며 각 단계별로 기록하고 병렬 또는 순차 실행 모드를 지원합니다. 주요 LLM 제공업체, 커스텀 함수, 외부 서비스와 연동되어 보고서 자동화, 챗봇, 지능형 데이터 처리, 복잡한 다단계 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
  • TreeInstruct는 조건부 분기 기능이 포함된 계층적 프롬프트 워크플로우를 가능하게 하여 언어 모델 애플리케이션에서의 역동적인 의사 결정에 활용됩니다.
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    TreeInstruct란?
    TreeInstruct는 대규모 언어 모델을 위한 계층적 결정 트리 기반 프롬프트 파이프라인을 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용자들은 프롬프트 또는 함수 호출을 나타내는 노드를 정의하고, 모델 출력에 따라 조건부 분기를 설정하며, 트리를 실행하여 복잡한 워크플로우를 안내할 수 있습니다. OpenAI 및 기타 LLM 공급자와의 통합을 지원하며, 로깅, 오류 처리, 커스터마이징 가능한 노드 매개변수로 투명성과 유연성을 보장합니다.
  • DAGent는 복잡한 작업 조정을 위해 그래픽 비순환 그래프(DAG)로 LLM 호출 및 도구를 오케스트레이션하여 모듈형 AI 에이전트를 구축합니다.
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    DAGent란?
    본질적으로, DAGent는 노드들의 유한 비순환 그래프로 에이전트 워크플로우를 표현하며, 각 노드는 LLM 호출, 사용자 정의 함수 또는 외부 도구를 캡슐화할 수 있습니다. 개발자는 작업 의존성을 명시적으로 정의하여 병렬 수행 및 조건부 로직이 가능하게 하며, 프레임워크는 스케줄링, 데이터 전달, 오류 복구를 관리합니다. 또한, DAG 구조와 실행 흐름을 검사할 수 있는 내장 시각화 도구를 제공하여 디버깅과 감사 가능성을 높입니다. 확장 가능한 노드 유형, 플러그인 지원, 인기 LLM 제공자와의 원활한 통합으로 DAGent는 데이터 파이프라인, 대화형 에이전트, 자동 연구 지원 도구와 같은 복잡한 다중 단계 AI 애플리케이션을 적은 코드로 구축할 수 있도록 합니다. 모듈성 및 투명성에 중점을 두어 실험과 운영 환경 모두에서 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션에 이상적입니다.
  • 대형 언어 모델과 함께 다단계 추론 파이프라인 및 에이전트와 유사한 워크플로우를 구축하는 Python 프레임워크.
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    enhance_llm란?
    enhance_llm은 정의된 시퀀스에서 대형 언어 모델 호출을 조율하는 모듈형 프레임워크를 제공하여 개발자가 프롬프트 체인, 외부 도구 또는 API 통합, 대화 맥락 관리, 조건부 논리 구현을 할 수 있게 합니다. 여러 LLM 공급자, 사용자 지정 프롬프트 템플릿, 비동기 실행, 오류 처리, 메모리 관리를 지원하며, LLM 상호작용의 보일러플레이트를 추상화하여 에이전트와 유사한 애플리케이션(예: 자동화된 어시스턴트, 데이터 처리 봇, 다단계 추론 시스템)의 개발, 디버깅, 확장을 간소화합니다.
  • FastGPT는 RAG 기반 검색, 데이터 처리 및 시각적 워크플로우 오케스트레이션을 가능하게 하는 오픈 소스 AI 지식베이스 플랫폼입니다.
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    FastGPT란?
    FastGPT는 지능적이고 지식 기반 애플리케이션 제작을 간소화하는 포괄적인 AI 에이전트 개발 및 배포 프레임워크입니다. 문서, 데이터베이스, API를 위한 데이터 커넥터 통합, 전처리 및 임베딩 수행, 로컬 또는 클라우드 기반 모델 호출이 가능하며, RAG 엔진을 통한 동적 지식 검색과 조건부 논리가 포함된 다단계 워크플로우를 시각적으로 설계할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 맞춤형 프롬프트, 파라미터 튜닝, 플러그인 인터페이스를 지원하여 확장 가능합니다. 에이전트는 웹 서비스, 챗봇, API 엔드포인트로 배포하며 모니터링 대시보드와 확장 옵션도 제공됩니다.
  • Formvox: 쉽게 안전하고 모바일 친화적인 온라인 양식 및 설문조사를 생성하세요.
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    FormVox란?
    Formvox는 안전한 온라인 양식과 설문조사 생성을 단순화하기 위해 설계된 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 기능으로 양식을 신속하게 구축할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 이 플랫폼은 양식이 모바일 친화적임을 보장하며 조건부 논리 및 사용자 정의 알림과 같은 고급 사용자 정의 옵션을 포함합니다. 또한 Formvox는 강력한 분석 및 보고 도구를 제공하여 수집된 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있도록 합니다.
  • scenario-go는 복잡한 LLM 기반 대화 워크플로우를 정의하기 위한 Go SDK로, 프롬프트, 컨텍스트 및 다단계 AI 작업을 관리합니다.
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    scenario-go란?
    scenario-go는 개발자가 대규모 언어 모델과의 단계별 상호작용을 지정하는 시나리오 정의를 생성하여 Go에서 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 강력한 프레임워크입니다. 각 시나리오는 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 함수, 메모리 저장소를 포함하여 여러 턴에 걸친 대화 상태를 유지합니다. 이 툴킷은 RESTful API를 통한 대표 LLM 공급자와 통합되어 동적 입력-출력 순환 및 AI 응답 기반 조건 분기를 가능하게 합니다. 내장된 로깅과 오류 처리로 AI 워크플로우의 디버깅과 모니터링을 쉽게 합니다. 개발자는 재사용 가능한 시나리오 구성요소를 조합하고, 여러 AI 작업을 연결하며, 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. 그 결과, Go 언어로 챗봇, 데이터 추출 파이프라인, 가상 비서, 고객 지원 자동화 등을 빠르게 구축할 수 있는 개발 경험을 제공합니다.
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