Ferramentas modèles de prompts personnalisés para todas as ocasiões

Obtenha soluções modèles de prompts personnalisés flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

modèles de prompts personnalisés

  • Uma biblioteca Python que permite agentes de chat IA em tempo real usando a API OpenAI para experiências interativas do usuário.
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    O que é ChatStreamAiAgent?
    ChatStreamAiAgent fornece aos desenvolvedores uma ferramenta leve em Python para implementar agentes de chat IA que transmitem tokens à medida que são gerados. Suporta múltiplos provedores de LLM, ganchos de eventos assíncronos e fácil integração em aplicações web ou de console. Com gerenciamento de contexto embutido e templates de prompt, equipes podem rapidamente criar protótipos de assistentes de conversa, bots de suporte ao cliente ou tutoriais interativos, enquanto entregam respostas em tempo real e com baixa latência.
    Recursos Principais do ChatStreamAiAgent
    • Transmissão de tokens em tempo real
    • Tratamento de eventos assíncronos
    • Gerenciamento de memória de contexto
    • Templates de prompt personalizáveis
    • Suporte a múltiplos provedores de LLM
  • Um exemplo .NET demonstrando a construção de um Copiloto de IA conversacional com Semantic Kernel, combinando cadeias LLM, memória e plugins.
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    O que é Semantic Kernel Copilot Demo?
    A Demonstração do Copiloto Semantic Kernel é uma aplicação de referência de ponta a ponta que ilustra como construir agentes de IA avançados com a estrutura Semantic Kernel da Microsoft. A demonstração apresenta encadeamento de prompts para raciocínio de múltiplas etapas, gerenciamento de memória para recordar o contexto entre sessões e uma arquitetura de habilidades baseada em plugins que permite integração com APIs ou serviços externos. Os desenvolvedores podem configurar conectores para modelos Azure OpenAI ou OpenAI, definir modelos de prompt personalizados e implementar habilidades específicas de domínio, como acesso a calendários, operações com arquivos ou recuperação de dados. O exemplo mostra como orquestrar esses componentes para criar um copiloto conversacional capaz de compreender intenções do usuário, executar tarefas e manter o contexto ao longo do tempo, promovendo o desenvolvimento rápido de assistentes de IA personalizados.
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