Soluções benutzerdefinierte Chatbot-Entwicklung sob medida

Explore ferramentas benutzerdefinierte Chatbot-Entwicklung configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

benutzerdefinierte Chatbot-Entwicklung

  • LangSaaS: Crie chatbots personalizados de AI sem esforço.
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    O que é LangSaaS?
    LangSaaS é um modelo sem código de ponta para desenvolver aplicações de chat impulsionadas por AI. Aproveitando a tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG), permite que os usuários criem chatbots personalizados que podem envolver os usuários em diálogos significativos. Esta ferramenta se integra perfeitamente a várias fontes de dados, permitindo a rápida implantação de soluções de chat de documentos. Se você é um empresário, educador ou profissional de negócios, LangSaaS simplifica o processo de criação de soluções de chat inteligentes adaptadas às suas necessidades, tornando acessível a qualquer um, independentemente do histórico técnico.
    Recursos Principais do LangSaaS
    • Criação de chatbot sem código
    • Tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
    • Integração com várias fontes de dados
    • Modelos personalizáveis
    • Monitoramento em tempo real
  • Uma demonstração minimalista de um agente AI baseado em Python, exibindo modelos de conversa GPT com memória e integração de ferramentas.
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    O que é DemoGPT?
    DemoGPT é um projeto Python de código aberto projetado para demonstrar os conceitos essenciais de agentes AI usando os modelos GPT da OpenAI. Implementa uma interface conversacional com memória persistente salva em arquivos JSON, permitindo interações conscientes do contexto entre sessões. O framework suporta execução dinâmica de ferramentas, como busca na web, cálculos e extensões personalizadas, por meio de uma arquitetura estilo plugin. Basta configurar sua chave API da OpenAI e instalar as dependências para que os usuários possam executar o DemoGPT localmente, criar protótipos de chatbots, explorar fluxos de diálogo de múltiplas rodadas e testar fluxos de trabalho dirigidos por agentes. Essa demonstração abrangente oferece uma base prática para desenvolvedores e pesquisadores criarem, personalizarem e experimentarem com agentes alimentados por GPT em cenários do mundo real.
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