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  • Rags é uma estrutura Python que habilita chatbots com recuperação aprimorada, combinando lojas vetoriais com LLMs para QA baseado em conhecimento.
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    O que é Rags?
    Rags fornece um pipeline modular para construir aplicações gerativas com recuperação aprimorada. Integra-se com lojas vetoriais populares (por exemplo, FAISS, Pinecone), oferece templates de prompt configuráveis e inclui módulos de memória para manter o contexto da conversa. Desenvolvedores podem alternar entre provedores de LLMs como Llama-2, GPT-4 e Claude2 por meio de uma API unificada. Rags suporta respostas em streaming, pré-processamento personalizado e hooks de avaliação. Seu design extensível permite uma integração perfeita em serviços de produção, possibilitando ingestão automatizada de documentos, pesquisa semântica e tarefas de geração em escala para chatbots, assistentes de conhecimento e sumarização de documentos.
    Recursos Principais do Rags
    • Integrações com lojas vetoriais (FAISS, Pinecone)
    • Interface unificada para LLMs (Llama-2, GPT-4, Claude2, etc.)
    • Templates de prompt configuráveis
    • Módulos de memória para retenção de contexto
    • Suporte a respostas em streaming
    • Hooks de avaliação e registro
    • Componentes modulares de pipeline
  • AgentX é uma estrutura de código aberto que permite aos desenvolvedores construir agentes de IA personalizáveis com memória, integração de ferramentas e raciocínio de LLM.
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    O que é AgentX?
    AgentX fornece uma arquitetura extensível para construir agentes orientados por IA que aproveitam grandes modelos de linguagem, integrações de ferramentas e APIs, e módulos de memória para realizar tarefas complexas de forma autônoma. Possui um sistema de plugins para ferramentas personalizadas, suporte para recuperação baseada em vetores, raciocínio em cadeia e logs detalhados de execução. Os usuários definem agentes por meio de arquivos de configuração flexíveis ou código, especificando ferramentas, backends de memória como Chroma DB e pipelines de raciocínio. AgentX gerencia o contexto entre sessões, habilita geração aumentada por recuperação e facilita conversas de múltiplos turnos. Seus componentes modulares permitem que os desenvolvedores orquestrem fluxos de trabalho, personalizem comportamentos de agentes e integrem serviços externos para automação, assistência à pesquisa, suporte ao cliente e análise de dados.
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