Soluções Context Preservation adaptáveis

Aproveite ferramentas Context Preservation que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

Context Preservation

  • Agentle é uma estrutura leve em Python para construir agentes de IA que utilizam LLMs para tarefas automatizadas e integração de ferramentas.
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    O que é Agentle?
    Agentle fornece uma estrutura organizada para desenvolvedores construírem agentes de IA personalizados com mínimo código boilerplate. Suporta definir fluxos de trabalho como sequências de tarefas, integração perfeita com APIs e ferramentas externas, gerenciamento de memória de conversação para preservação de contexto e registro integrado para auditoria. A biblioteca também oferece ganchos para plugins para estender funcionalidades, coordenação de múltiplos agentes para pipelines complexos e uma interface unificada para executar agentes localmente ou implantar via APIs HTTP.
  • Acompanhe sua contagem de tokens para conversas do ChatGPT.
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    O que é ChatGPT Token Counter?
    O Contador de Tokens do ChatGPT é uma extensão do Chrome projetada para usuários que interagem frequentemente com o modelo de linguagem ChatGPT. Projetado para evitar problemas causados pelo excesso de limites de tokens, fornece rastreamento ao vivo dos tokens usados em suas conversas. Isso permite que os usuários tomem decisões informadas sobre o comprimento de suas entradas e melhora sua interação com o ChatGPT, mantendo o contexto necessário. A extensão é especialmente útil para sessões longas, pois alerta quando você está se aproximando do limite de tokens, melhorando, assim, a eficiência geral da comunicação.
  • Uma gema Ruby para criar agentes de IA, encadear chamadas LLM, gerenciar prompts e integrar modelos OpenAI.
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    O que é langchainrb?
    Langchainrb é uma biblioteca Ruby de código aberto projetada para agilizar o desenvolvimento de aplicativos baseados em IA, oferecendo uma estrutura modular para agentes, cadeias e ferramentas. Os desenvolvedores podem definir templates de prompt, montar cadeias de chamadas LLM, integrar componentes de memória para preservar contextos e conectar ferramentas personalizadas como carregadores de documentos ou APIs de busca. Suporta geração de embeddings para busca semântica, tratamento de erros embutido e configuração flexível de modelos. Com abstrações de agentes, é possível implementar assistentes conversacionais que decidem qual ferramenta ou cadeia invocar com base na entrada do usuário. A arquitetura extensível do Langchainrb permite fácil personalização, permitindo prototipagem rápida de chatbots, pipelines de sumarização automatizada, sistemas de Q&A e automação de fluxos de trabalho complexos.
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