Ferramentas kontextuelle Nachrichten para todas as ocasiões

Obtenha soluções kontextuelle Nachrichten flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

kontextuelle Nachrichten

  • Um plugin de memória de código aberto para ChatGPT que armazena e recupera o contexto do chat usando incorporações vetoriais para memória conversacional persistente.
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    O que é ThinkThread?
    ThinkThread permite que desenvolvedores adicionem memória persistente a aplicações baseadas em ChatGPT. Ele codifica cada troca usando Sentence Transformers e armazena as embeddições em bancos de dados vetoriais populares. Para cada nova entrada do usuário, o ThinkThread realiza uma busca semântica para recuperar as mensagens passadas mais relevantes e as injeta como contexto na solicitação. Este processo garante continuidade, reduz o esforço de engenharia de prompts e permite que bots memorizem detalhes de longo prazo, como preferências do usuário, histórico de transações ou informações específicas do projeto.
    Recursos Principais do ThinkThread
    • Memória de chat persistente via incorporações vetoriais
    • Suporte a múltiplos bancos de dados vetoriais (Chroma, Qdrant, Weaviate)
    • Codificação automática de mensagens com Sentence Transformers
    • Busca semântica para recuperação de contexto
    • Integração perfeita com API de Chat da OpenAI
    • Interfaces CLI e SDK em Python
  • Integração baseada em Python conectando agentes AI LangGraph ao WhatsApp via Twilio para respostas interativas de chat.
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    O que é Whatsapp LangGraph Agent Integration?
    A integração do Agente LangGraph para WhatsApp é uma implementação de exemplo demonstrando o deploy de agentes de IA baseados em LangGraph na mensageria do WhatsApp. Utiliza Python e FastAPI para expor endpoints webhook para a API do WhatsApp do Twilio, analisando automaticamente mensagens recebidas na rotina de fluxo do gráfico do agente. O agente suporta preservação de contexto entre sessões com nós de memória integrados, invocação de ferramentas para tarefas específicas, e tomada de decisões dinâmica via nós modulares do LangGraph. Desenvolvedores podem personalizar definições do gráfico, integrar APIs externas adicionais e gerenciar o estado da conversa fluidamente. Essa integração atua como um template, ilustrando roteamento de mensagens, geração de respostas, tratamento de erros e escalabilidade fácil para construir chatbots interativos complexos no WhatsApp.
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