초보자 친화적 조건부 논리 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 조건부 논리 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

조건부 논리

  • 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.
  • 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.
  • forms.app은 코딩 없이 쉽게 온라인 폼을 만들고 데이터 수집을 할 수 있게 해줍니다.
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    forms app란?
    forms.app은 사용자가 폼, 설문조사, 퀴즈 등을 생성하고 관리할 수 있도록 설계된 직관적인 온라인 폼 빌더로, 코딩 지식이 필요하지 않습니다. 4,000개 이상의 무료 템플릿과 조건부 논리, AI 지원, Google Sheets 및 Zapier와 같은 도구에 대한 다수의 통합 옵션을 갖춘 forms.app은 데이터 수집 및 분석 과정을 간소화합니다. 이는 정보를 효과적으로 수집하려는 기업, 연구자, 교육자 및 개인에게 적합합니다.
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