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엔티티 추출

  • Ducky

    Ducky é um construtor de agentes de IA sem código que cria chatbots personalizáveis integrados ao seu CRM, base de conhecimento e APIs.
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    O que é Ducky?
    Ducky capacita equipes a construir, treinar e implantar agentes de IA personalizados sem escrever código. Você pode inserir documentos, planilhas ou registros de CRM como fontes de conhecimento e configurar reconhecimento de intenção, extração de entidades e fluxos de trabalho de múltiplas etapas via interface arrastar e soltar. Ducky suporta integração com APIs REST, bancos de dados e webhooks, e oferece implantação multi-canal através de widgets de chat na web, Slack e extensão Chrome. Análises em tempo real oferecem insights sobre volume de conversas, satisfação do usuário e desempenho do agente. Controles de acesso baseados em papéis e controle de versões garantem governança de nível empresarial enquanto mantêm ciclos de iteração rápidos.
    Recursos Principais do Ducky
    • Construtor visual de conversas sem código
    • Implantação multi-canal (Web, Slack, Chrome)
    • Integração de fontes de dados (CRM, KB, APIs REST)
    • Configuração personalizada de intenções e entidades
    • Análises e relatórios em tempo real
    • Controle de acesso baseado em papéis e controle de versões
    • Orquestração multi-agente
    Prós e Contras do Ducky

    Contras

    Nenhuma informação de preços disponível
    Sem links diretos para lojas de aplicativos em plataformas móveis
    Informações limitadas sobre possíveis limitações ou desvantagens

    Prós

    Ferramentas de IA descentralizadas e focadas em privacidade
    Algoritmo de busca Web3 especializado sem rastreamento
    Suporta pagamentos em criptomoedas e recompensas por contribuições
    Acesso a múltiplos modelos de IA e análises de blockchain
    Armazenamento de dados local que protege os dados do usuário

  • Graph_RAG

    Graph_RAG habilita a criação de gráficos de conhecimento alimentados por RAG, integrando recuperação de documentos, extração de entidades/relações e consultas a bancos de dados gráficos para respostas precisas.
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    O que é Graph_RAG?
    Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.

  • Manus JS

    Uma biblioteca de assistente de IA em JavaScript que analisa páginas da web, resume conteúdo, responde a consultas de pesquisa, extrai insights e gera citações.
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    O que é Manus JS?
    Manus JS é uma biblioteca JavaScript do lado do cliente que incorpora um assistente de pesquisa inteligente em qualquer página web. Ela escaneia e entende o conteúdo HTML, usando IA para gerar resumos de artigos, responder perguntas específicas com referências, extrair entidades nomeadas e produzir listas de citações em múltiplos formatos. Desenvolvedores podem configurar prompts personalizados, fontes de dados e componentes de UI para corresponder à marca. Manus JS funciona offline no conteúdo em cache e se conecta a APIs de IA para pesquisas ao vivo, tornando-o adequado para portfólios acadêmicos, sites de agregação de notícias ou plataformas de base de conhecimento que desejam capacitar os usuários com insights instantâneos.
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