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  • O módulo Java Action Interpolate fornece agentes LightJason com interpolação avançada para transições suaves de comportamento durante a execução.
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    O que é Java Action Interpolate for LightJason?
    Java Action Interpolate é uma biblioteca Java especializada projetada para integrar-se ao framework multi-agente LightJason. Ela fornece um conjunto de algoritmos de interpolação, incluindo métodos linear, polinomial e spline, permitindo que os agentes façam transições fluidas entre estados e ações. O módulo oferece parâmetros de interpolação configuráveis, se conecta ao ciclo de vida de ações do LightJason e suporta tipos de dados personalizados. Ao incorporar o Java Action Interpolate, os desenvolvedores podem eliminar saltos abruptos de comportamento, aumentar o realismo da simulação e simplificar a implementação de movimentos suaves de agentes e comportamentos orientados a decisões em ambientes distribuídos ou de simulação.
    Recursos Principais do Java Action Interpolate for LightJason
    • Algoritmos de interpolação linear, polinomial e spline
    • Integração fluida com o ciclo de vida de ações do LightJason
    • Parâmetros de interpolação configuráveis (duração, easing)
    • Suporte a tipos de dados personalizados e objetos de estado de agente
    • Módulo leve e extensível em Java
  • Uma biblioteca de Go de código aberto que fornece indexação de documentos baseada em vetores, busca semântica e capacidades RAG para aplicações com LLM.
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    O que é Llama-Index-Go?
    Servindo como uma implementação robusta em Go do popular framework LlamaIndex, Llama-Index-Go oferece capacidades de ponta a ponta para construir e consultar índices baseados em vetores a partir de dados textuais. Os usuários podem carregar documentos via carregadores integrados ou personalizados, gerar embeddings usando OpenAI ou outros provedores, e armazenar vetores na memória ou em bancos de dados de vetores externos. A biblioteca expõe uma API QueryEngine que suporta busca por palavras-chave e semântica, filtros booleanos e geração aumentada por recuperação com LLMs. Os desenvolvedores podem estender analisadores para markdown, JSON ou HTML e conectar modelos de embedding alternativos. Projetado com componentes modulares e interfaces claras, oferece alto desempenho, fácil depuração e integração flexível em microsserviços, ferramentas CLI ou aplicações web, permitindo prototipagem rápida de soluções de busca e chat alimentados por IA.
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