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Ferramentas Q&R documentaire para otimizar seu trabalho

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Q&R documentaire

  • LLM Agents Example

    Um exemplo em Python demonstrando agentes de IA baseados em LLM com ferramentas integradas, como busca, execução de código e QA.
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    O que é LLM Agents Example?
    O exemplo de agentes LLM fornece uma base de código prática para construir agentes de IA em Python. Demonstra registro de ferramentas personalizadas (pesquisa na web, resolução matemática via WolframAlpha, análise de CSV, REPL Python), criação de agentes baseados em chat e recuperação, e conexão a lojas de vetores para responder perguntas de documentos. O repositório ilustra padrões para manter memória conversacional, disparar chamadas de ferramentas dinamicamente e encadear vários prompts de LLM para resolver tarefas complexas. Usuários aprendem a integrar APIs de terceiros, estruturar fluxos de trabalho de agentes e ampliar a estrutura com novas capacidades—servindo como guia prático para experimentação e prototipagem por desenvolvedores.
    Recursos Principais do LLM Agents Example
    • Implementação de agente de chat usando LLMs
    • Q&A de recuperação com carregadores de documentos e lojas de vetores
    • Integração de ferramentas personalizadas (pesquisa, WolframAlpha, análise de CSV, REPL Python)
    • Gerenciamento de memória conversacional
    • Encadeamento dinâmico de prompts
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