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Ferramentas maintenabilité logicielle para todas as ocasiões

Obtenha soluções maintenabilité logicielle flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

maintenabilité logicielle

  • Dialogflow Fulfillment Python Library

    Uma biblioteca Python para implementar webhooks para agentes Dialogflow, lidando com intenções de usuário, contextos e respostas ricas.
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    O que é Dialogflow Fulfillment Python Library?
    A Biblioteca de Cumprimento do Dialogflow em Python é uma estrutura de código aberto que lida com solicitações HTTP do Dialogflow, mapeia intenções para funções manipuladoras em Python, gerencia os contextos de sessão e saída, e constrói respostas estruturadas incluindo texto, cartões, chips de sugestão e cargas úteis personalizadas. Ela abstrai a estrutura JSON da API de webhook do Dialogflow em classes e métodos Python convenientes, acelerando a criação de backends de conversação e reduzindo o código boilerplate ao integrar-se com bancos de dados, sistemas de CRM ou APIs externas.
    Recursos Principais do Dialogflow Fulfillment Python Library
    • Mapeamento de intenção para função
    • Gerenciamento de contexto de sessão e saída
    • Construtores de respostas ricas (texto, cartão, respostas rápidas)
    • Suporte a cargas úteis personalizadas
    • Gatilho de eventos
    • Manipulação de tipos de entidade de sessão

  • Xemantic AI Tool Schema

    Uma biblioteca de TypeScript e JSON Schema que permite aos desenvolvedores definir e validar interfaces de ferramentas de agentes de IA de forma segura em tipos
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    O que é Xemantic AI Tool Schema?
    Xemantic AI Tool Schema é um conjunto de definições de tipos em JSON Schema e TypeScript projetado para padronizar a forma como as ferramentas de agentes de IA são descritas, validadas e invocadas. Os desenvolvedores podem definir metadados da ferramenta como nome, descrição e parâmetros, e validar as instâncias contra o schema ou usar interfaces TypeScript geradas durante o desenvolvimento. O schema suporta tipos de parâmetro, estruturas aninhadas, valores padrão e controle de versão, garantindo validação robusta e compatibilidade. Seguindo um schema consistente, os agentes de IA podem descobrir e chamar ferramentas de forma confiável em tempo de execução, melhorando a manutenção e reduzindo erros de integração. O pacote integra-se facilmente ao Xemantic AI Agents e pode ser estendido para casos de uso personalizados.
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