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Ferramentas modelos de prompts personalizados para todas as ocasiões

Obtenha soluções modelos de prompts personalizados flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

modelos de prompts personalizados

  • Semantic Kernel Copilot Demo

    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.
    Recursos Principais do Semantic Kernel Copilot Demo
    • Encadeamento de prompts LLM
    • Armazenamento de memória contextual
    • Arquitetura de habilidades baseada em plugins
    • Integração com modelos Azure ou OpenAI
    • Gerenciamento de modelos de prompt personalizados
    • Orquestração de tarefas conversacionais

  • ThreeAgents

    ThreeAgents é uma estrutura Python que orquestra interações entre agentes de IA de sistema, assistente e usuário via OpenAI.
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    O que é ThreeAgents?
    ThreeAgents é construído em Python, aproveitando a API de conclusões de chat da OpenAI para instanciar múltiplos agentes de IA com papéis distintos (sistema, assistente, usuário). Fornece abstrações para prompts de agentes, manipulação de mensagens baseada em papéis e gerenciamento de memória de contexto. Desenvolvedores podem definir templates de prompt personalizados, configurar personalidades de agentes e encadear interações para simular diálogos realistas ou fluxos de trabalho orientados por tarefas. A estrutura lida com passagem de mensagens, gerenciamento de janela de contexto e registro, permitindo experimentos em tomada de decisão colaborativa ou decomposição hierárquica de tarefas. Com suporte para variáveis de ambiente e agentes modulares, o ThreeAgents permite troca perfeita entre backends LLM do OpenAI e locais, facilitando a prototipagem rápida de sistemas de IA multi-agente. Vem com scripts de exemplo e suporte a Docker para configuração rápida.

  • ChatStreamAiAgent

    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.
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