혁신적인 사용자 정의 모듈 도구

창의적이고 혁신적인 사용자 정의 모듈 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

사용자 정의 모듈

  • 메모리, 도구 통합, 프롬프트 관리, 사용자 지정 워크플로우가 포함된 LLM 기반 에이전트를 위한 모듈식 파이프라인을 제공하는 Python 도구 모음입니다.
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    Modular LLM Architecture란?
    모듈형 LLM 아키텍처는 재사용 가능한 구성 요소를 통해 사용자 정의 LLM 기반 애플리케이션 생성 과정을 단순화하는 데 목적이 있습니다. 세션 상태 유지를 위한 메모리 모듈, 외부 API 호출용 도구 인터페이스, 템플릿 또는 동적 프롬프트 생성을 위한 프롬프트 매니저 그리고 에이전트 워크플로우를 제어하는 오케스트레이션 엔진을 제공합니다. 이 모듈들을 체인 형식으로 구성하여 다단계 추론, 맥락 기반 응답, 데이터 통합 같은 복잡한 동작을 가능하게 합니다. 프레임워크는 여러 LLM 백엔드를 지원하며, 모델을 전환하거나 혼합하는 것도 가능합니다. 또한, 새 모듈 또는 자체 로직을 추가할 수 있는 확장 포인트를 갖추고 있어, 재사용성을 높이고 투명성과 제어력을 유지하는 개발을 지원합니다.
  • Panda-ETL을 사용하여 문서 워크플로를 자동화하여 효율적인 데이터 추출을 실행하세요.
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    panda{·}etl (YC W24)란?
    Panda-ETL은 계약서, 송장, 이미지, 웹사이트 및 보고서를 포함한 모든 파일의 데이터 추출을 자동화하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 사용자가 파일을 드래그 앤 드롭하고 특정 자동화 작업을 선택하며 데이터를 스프레드시트로 내보낼 수 있도록 하여 사용자에게 친숙한 경험을 제공합니다. 또한, 워크플로를 최적화하고 신속하게 상세 보고서를 생성하기 위해 맞춤형 모듈을 갖춘 업종별 자동화를 제공합니다. 정기적인 추출이 필요하든 상세한 업종 보고서가 필요하든 Panda-ETL은 프로세스를 단순화하여 귀중한 정보가 효율적으로 정리되고 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
  • ReasonChain은 LLM과 함께 모듈형 추론 체인을 구축하기 위한 Python 라이브러리로, 단계별 문제 해결을 가능하게 합니다.
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    ReasonChain란?
    ReasonChain은 LLM 기반 작업 시퀀스를 구성하는 모듈식 파이프라인을 제공하며, 각 단계의 출력을 다음 단계에 입력할 수 있게 합니다. 사용자는 프롬프트 생성, 다양한 LLM 공급자에 대한 API 호출, 워크플로우를 라우팅하는 조건 논리, 최종 출력을 위한 집계 함수를 정의할 수 있습니다. 내장 디버깅과 로깅 기능으로 중간 상태를 추적하고, 벡터 데이터베이스 조회를 지원하며, 사용자 정의 모듈을 통해 쉽게 확장할 수 있습니다. 다단계 추론, 데이터 변환 조율, 메모리를 갖춘 대화형 에이전트 구축 등 다양한 목적으로 투명하고 재사용 가능하며 검증 가능한 환경을 제공합니다. 체인 오브-이노우 전략을 실험하는 것을 장려하며, 연구, 프로토타입 제작, 실제 적용 AI 솔루션에 적합합니다.
  • BuildModules는 효율적인 워크플로와 사용자 정의 가능한 모듈로 웹사이트 생성 과정을 단순화합니다.
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    Build Modules란?
    BuildModules는 사용자가 효율적으로 웹사이트를 구성하고 구축할 수 있도록 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 사용자 정의 가능한 모듈과 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 웹 아이디어를 실현하는 과정을 간소화합니다. 단일 페이지 사이트가 필요하든 복잡한 다중 페이지 구조가 필요하든, BuildModules는 원활하고 생산적인 경험을 보장하는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다. 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 적합하며, 최소한의 노력으로 전문적인 웹사이트를 만들 수 있도록 지원합니다.
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