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Ferramentas Integración LangChain para todas as ocasiões

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Integración LangChain

  • RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction

    Um agente de IA que usa RAG com LangChain e Gemini LLM para extrair conhecimento estruturado por meio de interações conversacionais.
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    O que é RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction?
    O Agente de IA Conversacional Inteligente baseado em RAG combina uma camada de recuperação apoiada por armazenamento vetorial com o Gemini LLM do Google via LangChain para extrair conhecimento conversacional e com contexto. Os usuários ingerem e indexam documentos — PDFs, páginas web ou bancos de dados — em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta é feita, o agente recupera os trechos mais relevantes, os alimenta em um modelo de prompt e gera respostas concisas e precisas. Componentes modulares permitem a personalização de fontes de dados, armazenamentos vetoriais, engenharia de prompts e backends de LLM. Este framework de código aberto simplifica o desenvolvimento de bots de perguntas e respostas específicos de domínio, exploradores de conhecimento e assistentes de pesquisa, entregando insights escaláveis em tempo real a partir de grandes coleções de documentos.
    Recursos Principais do RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction
    • Geração aumentada por recuperação (RAG)
    • Interface de perguntas e respostas conversacional
    • Ingestão e indexação de documentos
    • Integração com armazenamento vetorial personalizado
    • Pipelines modulares do LangChain
    • Suporte ao Gemini LLM do Google
    • Modelos de prompt configuráveis

  • AGNO AI Agents

    AGNO AI Agents é um framework Node.js que oferece agentes de IA modulares para sumarização, perguntas e respostas, revisão de código, análise de dados e chat.
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    O que é AGNO AI Agents?
    AGNO AI Agents fornece um conjunto de agendases de IA pré-construídos e personalizáveis que lidam com diversas tarefas: resumir grandes documentos, raspar e interpretar conteúdo da web, responder a perguntas específicas do domínio, revisar código-fonte, analisar conjuntos de dados e alimentar chatbots com memória. Seu design modular permite adicionar novas ferramentas ou integrar APIs externas. Os agentes são coordenados via pipelines LangChain e expostos por meio de endpoints REST. AGNO suporta fluxos de trabalho multi-agentes, registro de logs e implantação fácil, permitindo acelerar a automação impulsionada por IA em seus aplicativos.

  • cpp-langchain

    Uma biblioteca C++ para orquestrar prompts de LLM e construir agentes de IA com memória, ferramentas e fluxos de trabalho modulares.
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    O que é cpp-langchain?
    cpp-langchain implementa recursos principais do ecossistema LangChain em C++. Os desenvolvedores podem encapsular chamadas a grandes modelos de linguagem, definir templates de prompt, montar cadeias e orquestrar agentes que chamam ferramentas ou APIs externas. Inclui módulos de memória para manter o estado da conversação, suporte a embeddings para busca por similaridade e integrações com bancos de dados vetoriais. O design modular permite personalizar cada componente—clientes LLM, estratégias de prompt, backends de memória e ferramentas—para atender a casos de uso específicos. Ao fornecer uma biblioteca somente cabeçalho e suporte ao CMake, o cpp-langchain simplifica a compilação de aplicativos de IA nativos em Windows, Linux e macOS sem necessidade de runtimes Python.
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