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Soluções LLM-Optimierung sob medida

Explore ferramentas LLM-Optimierung configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

LLM-Optimierung

  • Granite Retrieval Agent

    Uma estrutura de agente de IA de código aberto que combina busca vetorial com grandes modelos de linguagem para perguntas e respostas baseadas em conhecimento contextual.
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    O que é Granite Retrieval Agent?
    Granite Retrieval Agent fornece uma plataforma flexível para desenvolvedores construírem agentes de IA generativa reforçada por recuperação que combinam pesquisa semântica e grandes modelos de linguagem. Os usuários podem ingerir documentos de diversas fontes, criar embeddings vetoriais e configurar índices de Azure Cognitive Search ou outros armazenamentos vetoriais. Quando uma consulta chega, o agente busca as passagens mais relevantes, constrói janelas de contexto e chama APIs LLM para respostas ou resumos precisos. Suporta gerenciamento de memória, orquestração de cadeia de pensamento e plugins personalizados para pré e pós-processamento. Deployável com Docker ou diretamente via Python, o Granite Retrieval Agent acelera a criação de chatbots orientados ao conhecimento, assistentes empresariais e sistemas de Q&A, reduzindo ilusões e aumentando a precisão factual.

  • HyperCrawl

    HyperCrawl é um rastreador da web com latência zero para desenvolvimento de LLM.
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    O que é HyperCrawl?
    HyperCrawl é uma ferramenta de rastreamento da web de última geração projetada para otimizar a recuperação de dados para o desenvolvimento LLM (Modelos de Aprendizado de Linguagem). Ao reduzir significativamente a latência, facilita a extração rápida de dados online, permitindo que os desenvolvedores construam aplicativos e modelos de IA com foco na recuperação e menor dependência de processos de treinamento de alto consumo computacional. Isso torna uma ferramenta indispensável para entusiastas de IA e aprendizado de máquina que requerem coleta de dados rápida e eficiente.

  • LLM Functions

    Uma biblioteca Python leve que permite aos desenvolvedores definir, registrar e invocar funções automaticamente por meio de saídas de LLM.
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    O que é LLM Functions?
    O LLM Functions fornece uma estrutura simples para conectar respostas de grandes modelos de linguagem à execução real de código. Você define funções via esquemas JSON, registra-as na biblioteca, e o LLM retornará chamadas de funções estruturadas quando apropriado. A biblioteca analisa essas respostas, valida os parâmetros e invoca o manipulador correto. Ela suporta callbacks síncronos e assíncronos, tratamento de erros personalizado e extensões de plugins, sendo ideal para aplicações que requerem pesquisa dinâmica de dados, chamadas externas de API ou lógica de negócios complexa em conversas conduzidas por IA.
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