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Integration von Vektordatenbanken

  • NeuralGPT

    Estrutura modular em Python para construir Agentes de IA com LLMs, RAG, memória, integração de ferramentas e suporte a banco de dados vetoriais.
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    O que é NeuralGPT?
    NeuralGPT foi projetado para simplificar o desenvolvimento de Agentes de IA oferecendo componentes modulares e pipelines padronizados. Em seu núcleo, apresenta classes de Agentes personalizáveis, geração aumentada por recuperação (RAG) e camadas de memória para manter o contexto conversacional. Os desenvolvedores podem integrar bancos de dados vetoriais (por exemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para busca semântica e definir agentes de ferramentas para executar comandos externos ou chamadas de API. A estrutura suporta múltiplos backends de LLM como OpenAI, Hugging Face e Azure OpenAI. NeuralGPT inclui uma CLI para prototipagem rápida e um SDK em Python para controle programático. Com recursos integrados de registro, tratamento de erros e arquitetura de plugins extensível, ela acelera o implantação de assistentes inteligentes, chatbots e fluxos de trabalho automatizados.
    Recursos Principais do NeuralGPT
    • Classes de agente personalizáveis
    • Geração aumentada por recuperação (RAG)
    • Gerenciamento de memória conversacional
    • Integrações com banco de dados vetoriais (Chroma, Pinecone, Qdrant)
    • Execução de agentes de ferramenta para APIs/comandos externos
    • Suporte a múltiplos backends de LLM (OpenAI, Hugging Face, Azure)
    • CLI e SDK em Python
    • Arquitetura de plugins com registro e tratamento de erros

  • Controllable RAG Agent

    Uma estrutura de código aberto em Python para construir agentes de Geração Aumentada por Recuperação com controle personalizável sobre recuperação e geração de respostas.
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    O que é Controllable RAG Agent?
    A estrutura do Agente RAG Controlável fornece uma abordagem modular para construir sistemas de Geração Aumentada por Recuperação. Permite configurar e encadear componentes de recuperação, módulos de memória e estratégias de geração. Desenvolvedores podem conectar diferentes LLMs, bancos de dados vetoriais e controladores de políticas para ajustar como os documentos são recuperados e processados antes da geração. Construído em Python, inclui utilitários para indexação, consulta, rastreamento do histórico de conversação e fluxos de controle baseados em ações, tornando-o ideal para chatbots, assistentes de conhecimento e ferramentas de pesquisa.

  • ragChatbot

    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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