Ferramentas 사용자 맞춤형 프롬프트 favoritas

Veja por que essas ferramentas 사용자 맞춤형 프롬프트 são tão populares entre usuários do mundo todo.

사용자 맞춤형 프롬프트

  • Aprimore sua experiência com o ChatGPT com recursos e modelos adicionais.
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    O que é Enhanced ChatGPT?
    Enhanced ChatGPT é uma extensão do Chrome projetada para adicionar recursos valiosos à interface existente do ChatGPT. Permite que os usuários exportem históricos de conversa, utilizem modelos de prompt personalizáveis e obtenham acesso a opções avançadas de configuração. Ao integrar essas funcionalidades, esta extensão melhora a experiência geral do usuário, tornando as interações com o ChatGPT mais eficientes e fáceis de gerenciar. Ideal para quem deseja maximizar sua produtividade com o ChatGPT, é uma ferramenta indispensável para aprimorar suas interações com a IA de conversação.
  • A Promptize oferece serviços de engenharia de prompts impulsionados por IA para melhorar o desempenho dos modelos de IA.
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    O que é Promptize?
    A Promptize é um serviço projetado para fornecer engenharia de prompts de especialistas para modelos de IA, como o ChatGPT. Ao aproveitar o poder da IA, a Promptize cria prompts personalizados que otimizam as respostas geradas por esses modelos, garantindo precisão, relevância e eficiência em várias aplicações. O serviço ajuda empresas e indivíduos a maximizar o potencial de suas ferramentas de IA, economizando tempo e recursos ao fornecer prompts precisos e eficazes.
  • Uma estrutura de chatbot RAG de código aberto que usa bancos de dados vetoriais e LLMs para fornecer respostas contextualizadas sobre documentos personalizados.
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    O que é ragChatbot?
    ragChatbot é uma estrutura centrada no desenvolvedor, projetada para facilitar a criação de chatbots de Geração Aumentada por Recuperação. Integra pipelines do LangChain com APIs de OpenAI ou outros LLM para processar consultas contra corpora de documentos personalizados. Os usuários podem carregar arquivos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT), extrair texto automaticamente e gerar embeddings usando modelos populares. A estrutura suporta múltiplos bancos de dados vetoriais como FAISS, Chroma e Pinecone para buscas de similaridade eficientes. Inclui uma camada de memória conversacional para interações multi-turno e uma arquitetura modular para personalizar modelos de prompt e estratégias de recuperação. Com uma interface CLI ou web simples, você pode ingerir dados, configurar parâmetros de busca e lançar um servidor de chat para responder às perguntas dos usuários com relevância e precisão contextual.
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