Ferramentas orquestación de tuberías para todas as ocasiões

Obtenha soluções orquestación de tuberías flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

orquestación de tuberías

  • Dive é uma estrutura em Python de código aberto para construir agentes de IA autônomos com ferramentas e fluxos de trabalho plugáveis.
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    O que é Dive?
    Dive é uma estrutura em Python de código aberto projetada para criar e executar agentes de IA autônomos capazes de realizar tarefas de múltiplas etapas com intervenção manual mínima. Ao definir perfis de agentes em arquivos de configuração YAML simples, os desenvolvedores podem especificar APIs, ferramentas e módulos de memória para tarefas como recuperação de dados, análise e orquestração de pipelines. Dive gerencia contexto, estado e engenharia de prompts, permitindo fluxos de trabalho flexíveis com manipulação de erros e registro embutidos. Sua arquitetura plugável suporta uma ampla gama de modelos de linguagem e sistemas de recuperação, facilitando a montagem de agentes para automação de atendimento ao cliente, geração de conteúdo e processos DevOps. O framework escala desde protótipos até produção, oferecendo comandos CLI e endpoints de API para integração perfeita com sistemas existentes.
    Recursos Principais do Dive
    • Orquestração de agentes
    • Integração de ferramentas
    • Gerenciamento de memória
    • Manipulação de contexto
    • Engenharia de prompts
    • Interface CLI
    • Configuração YAML
    • Registro e monitoramento
    • Adaptadores independentes de modelo
  • GenAI Processors agiliza a construção de pipelines de IA generativa com módulos personalizáveis de carregamento de dados, processamento, recuperação e orquestração de LLM.
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    O que é GenAI Processors?
    GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.
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