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AI原型開發

  • ChainLite

    O ChainLite permite que desenvolvedores construam aplicações de agentes alimentados por LLMs via cadeias modulares, integração de ferramentas e visualização de conversas ao vivo.
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    O que é ChainLite?
    O ChainLite simplifica a criação de agentes de IA ao abstrair as complexidades da orquestração de LLM em módulos de cadeia reutilizáveis. Usando decoradores Python simples e arquivos de configuração, os desenvolvedores definem comportamentos de agentes, interfaces de ferramentas e estruturas de memória. A estrutura integra-se com provedores populares de LLM (OpenAI, Cohere, Hugging Face) e fontes de dados externas (APIs, bancos de dados), permitindo que os agentes obtenham informações em tempo real. Com uma UI baseada em navegador, alimentada pelo Streamlit, os usuários podem inspecionar o histórico de conversas por token, depurar prompts e visualizar gráficos de execução de cadeia. O ChainLite suporta múltiplos destinos de implantação, de desenvolvimento local a containers de produção, facilitando a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros e equipes de produto.
    Recursos Principais do ChainLite
    • Pipeline modular de cadeia de pensamento
    • UI em tempo real baseada em Streamlit
    • Memória integrada para persistência de contexto
    • Integração de ferramentas para APIs externas
    • Suporte a múltiplos provedores de LLM
    • Visualização gráfica da execução da cadeia

  • Controllable RAG Agent

    Uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes de Geração Aumentada por Recuperação com controle personalizável sobre recuperação e geração de respostas.
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    O que é Controllable RAG Agent?
    A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.

  • MAGI

    MAGI é uma estrutura de agentes de IA modular de código aberto para integração dinâmica de ferramentas, gerenciamento de memória e planejamento de fluxos de trabalho multi-etapas.
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    O que é MAGI?
    MAGI (Inteligência Generativa de IA Modular) é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação e gerenciamento de agentes de IA. Oferece uma arquitetura de plug-ins para integração personalizada de ferramentas, módulos de memória persistente, planejamento em cadeia de pensamentos e orquestração em tempo real de fluxos de trabalho multilaterais. Os desenvolvedores podem registrar APIs externas ou scripts locais como ferramentas do agente, configurar backends de memória e definir políticas de tarefas. O design extensível do MAGI suporta tarefas síncronas e assíncronas, tornando-o ideal para chatbots, pipelines de automação e protótipos de pesquisa.
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