Ferramentas prompts de IA personalizáveis para todas as ocasiões

Obtenha soluções prompts de IA personalizáveis flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

prompts de IA personalizáveis

  • O CodeOpt integra o ChatGPT no Jupyter para aumentar a produtividade na codificação.
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    O que é CodeOpt: ChatGPT helper for Jupyter?
    O CodeOpt é uma extensão do Chrome para JupyterLab e Jupyter Notebook que integra perfeitamente o ChatGPT diretamente em seu ambiente de codificação. Esta ferramenta permite que os usuários enviem rapidamente código e saídas para o ChatGPT com um único clique no botão da barra de ferramentas, oferecendo assistência alimentada por IA para depuração, refatoração e otimização de código. Os usuários podem personalizar os prompts de IA para código e mensagens de erro. Com um recurso de integração automática, o botão do ChatGPT aparece em novas células do JupyterLab. A extensão é focada na privacidade, garantindo que apenas o código e as saídas escolhidas pelo usuário sejam enviados.
    Recursos Principais do CodeOpt: ChatGPT helper for Jupyter
    • Assistência de IA Direta
    • Interação Personalizável
    • Integração Automática
    • Foco em Privacidade
    • Interface Elegante
  • O DocGPT é um agente interativo de perguntas e respostas de documentos que utiliza GPT para responder a perguntas de seus PDFs.
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    O que é DocGPT?
    O DocGPT foi projetado para simplificar a extração de informações e perguntas e respostas a partir de documentos, fornecendo uma interface de conversação fluida. Os usuários podem fazer o upload de documentos em formatos PDF, Word ou PowerPoint, que são processados usando analisadores de texto. O conteúdo é dividido em pedaços e embutido usando os modelos de embeddings da OpenAI, armazenados em um banco de dados vetorial como FAISS ou Pinecone. Quando um usuário envia uma consulta, o DocGPT recupera os trechos de texto mais relevantes via pesquisa de similaridade e usa o ChatGPT para gerar respostas precisas com base no contexto. Conta com chat interativo, sumarização de documentos, prompts personalizáveis para necessidades específicas de domínio, e é construído em Python com uma interface Streamlit para fácil implantação e extensibilidade.
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