Ferramentas intégration multi-LLM para todas as ocasiões

Obtenha soluções intégration multi-LLM flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

intégration multi-LLM

  • Estrutura Python de código aberto que permite aos desenvolvedores criar agentes de IA com integração de ferramentas e suporte a múltiplos LLMs.
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    O que é X AI Agent?
    X AI Agent fornece uma arquitetura modular para construir agentes inteligentes. Suporta integração perfeita com ferramentas e APIs externas, módulos de memória configuráveis e orquestração de múltiplos LLMs. Os desenvolvedores podem definir habilidades personalizadas, conectores de ferramentas e fluxos de trabalho no código, depois implantar agentes que buscam dados, geram conteúdo, automatizam processos e lidam com diálogos complexos de forma autônoma.
  • Um plugin OpenWebUI que permite fluxos de trabalho de geração aumentada com recuperação com ingestão de documentos, busca vetorial e recursos de chat.
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    O que é Open WebUI Pipeline for RAGFlow?
    Open WebUI Pipeline para RAGFlow fornece a desenvolvedores e cientistas de dados um pipeline modular para construir aplicações RAG aumentadas com recuperação. Suporta upload de documentos, cálculo de incrustações usando várias APIs de LLM e armazenamento de vetores em bancos de dados locais para buscas de similaridade eficientes. O framework orquestra a recuperação, sumarização e fluxos conversacionais, possibilitando interfaces de chat em tempo real que referenciam conhecimento externo. Com prompts customizáveis, suporte a múltiplos modelos e gerenciamento de memória, permite criar sistemas especializados de QA, resumidores de documentos e assistentes AI pessoais em um ambiente Web UI interativo. A arquitetura do plugin permite integração perfeita com configurações existentes de WebUI como Oobabooga. Inclui arquivos de configuração passo a passo e suporta processamento em lote, acompanhamento do contexto de conversas e estratégias de recuperação flexíveis. Desenvolvedores podem estender o pipeline com módulos personalizados para seleção de armazenamento vetorial, encadeamento de prompts e memória do usuário, tornando-o ideal para pesquisa, suporte ao cliente e serviços de conhecimento especializados.
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