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Desenvolvimento de chatbot AI

  • AChat.dev é uma plataforma de agentes de IA voltada para desenvolvedores que oferece chatbots sensíveis ao contexto com memória e integrações personalizadas.
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    O que é AChat.dev?
    AChat.dev é uma plataforma centrada no desenvolvedor que permite criar, testar e implantar agentes de chat IA com capacidades avançadas. Suporta memória de conversação persistente para que os agentes lembrem interações passadas, chamadas de funções dinâmicas para APIs externas em tempo real e colaboração multi-agente baseada em funções. Construído com SDKs para Python e Node.js, inclui modelos para configuração rápida, arquitetura de plugins para extensibilidade e dashboards de monitoramento para acompanhar o desempenho do agente. O AChat.dev garante manipulação de dados compatível com GDPR e pode escalar em ambientes de nuvem e locais.
  • Crie chatbots de IA personalizados sem esforço usando seus dados e conteúdos existentes.
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    O que é AI Chief Strategy Officer?
    O ChatThing.ai facilita a criação de chatbots de IA aproveitando seus dados existentes. É uma solução fácil e eficiente projetada para ajudar empresas e indivíduos a desenvolver chatbots que podem lidar com tarefas como suporte ao cliente, recuperação de dados e muito mais. Os usuários podem integrar dados de várias fontes como PDFs, sites e Google Docs para treinar seus chatbots. A plataforma também suporta a incorporação de chatbots em sites para assistência em tempo real, oferecendo uma ampla gama de aplicações, desde atendimento ao cliente até tutoria pessoal.
  • Uma biblioteca Delphi que integra chamadas de API do Google Gemini LLM, suportando respostas em streaming, seleção de múltiplos modelos e tratamento robusto de erros.
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    O que é DelphiGemini?
    DelphiGemini fornece um wrapper leve e fácil de usar ao redor da API Gemini LLM do Google para desenvolvedores Delphi. Gerencia autenticação, formatação de requisições e análise de respostas, permitindo enviar prompts e receber sugestões de texto ou respostas de chat. Com suporte a saída em streaming, você pode exibir tokens em tempo real. A biblioteca também oferece métodos síncronos e assíncronos, tempos limite configuráveis e relatórios detalhados de erros. Use-o para construir chatbots, geradores de conteúdo, tradutores, resumos ou qualquer funcionalidade alimentada por IA diretamente em suas aplicações Delphi.
  • GyataGPT: Aplicações de IA revolucionárias que proporcionam magia conversacional semelhante à humana.
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    O que é GyataGPT?
    O GyataGPT é uma plataforma avançada de IA para o desenvolvimento de aplicações de conversa de nível empresarial. Ela fornece uma solução auto-hospedada, nativa da nuvem, hospedada dentro de sua nuvem AWS ou Azure. Ao integrar mais de 30 fontes de dados, como Salesforce e Excel, você pode criar chatbots inteligentes e help desks eficientes. Aproveitando os motores de IA da OpenAI, Amazon Bedrock ou Azure OpenAI Service, o GyataGPT garante interações poderosas com o usuário, mantendo uma segurança e conformidade de dados rigorosas.
  • Uma estrutura de chatbot RAG de código aberto que usa bancos de dados vetoriais e LLMs para fornecer respostas contextualizadas sobre documentos personalizados.
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    O que é ragChatbot?
    ragChatbot é uma estrutura centrada no desenvolvedor, projetada para facilitar a criação de chatbots de Geração Aumentada por Recuperação. Integra pipelines do LangChain com APIs de OpenAI ou outros LLM para processar consultas contra corpora de documentos personalizados. Os usuários podem carregar arquivos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT), extrair texto automaticamente e gerar embeddings usando modelos populares. A estrutura suporta múltiplos bancos de dados vetoriais como FAISS, Chroma e Pinecone para buscas de similaridade eficientes. Inclui uma camada de memória conversacional para interações multi-turno e uma arquitetura modular para personalizar modelos de prompt e estratégias de recuperação. Com uma interface CLI ou web simples, você pode ingerir dados, configurar parâmetros de busca e lançar um servidor de chat para responder às perguntas dos usuários com relevância e precisão contextual.
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