Ferramentas открытые чат-боты para todas as ocasiões

Obtenha soluções открытые чат-боты flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

открытые чат-боты

  • Uma interface de chat web baseada em React para implantar, personalizar e interagir com agentes de IA alimentados por LangServe em qualquer aplicação web.
    0
    0
    O que é LangServe Assistant UI?
    A UI do Assistente LangServe é uma aplicação modular construída com React e TypeScript que se conecta de forma perfeita ao backend LangServe para fornecer uma experiência completa de IA conversacional. Oferece janelas de chat personalizáveis, streaming de mensagens em tempo real, prompts conscientes de contexto, orquestração de múltiplos agentes e hooks de plugins para chamadas de API externas. A interface suporta temas, localização, gerenciamento de sessões e hooks de eventos para capturar interações do usuário. Pode ser incorporada em aplicativos web existentes ou implantada como uma SPA independente, possibilitando rápida implantação de chatbots de suporte ao cliente, assistentes de geração de conteúdo e agentes de conhecimento interativos. Sua arquitetura extensível garante fácil personalização e manutenção.
    Recursos Principais do LangServe Assistant UI
    • Componentes de chat personalizáveis
    • Streaming de mensagens em tempo real
    • Integração de plugins para APIs externas
    • Suporte a temas e CSS-in-JS
    • Gerenciamento de contexto e sessões
    • Orquestração de múltiplos agentes
    • Registro e histórico de conversas
  • Uma estrutura de chatbot RAG de código aberto que usa bancos de dados vetoriais e LLMs para fornecer respostas contextualizadas sobre documentos personalizados.
    0
    0
    O que é ragChatbot?
    ragChatbot é uma estrutura centrada no desenvolvedor, projetada para facilitar a criação de chatbots de Geração Aumentada por Recuperação. Integra pipelines do LangChain com APIs de OpenAI ou outros LLM para processar consultas contra corpora de documentos personalizados. Os usuários podem carregar arquivos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT), extrair texto automaticamente e gerar embeddings usando modelos populares. A estrutura suporta múltiplos bancos de dados vetoriais como FAISS, Chroma e Pinecone para buscas de similaridade eficientes. Inclui uma camada de memória conversacional para interações multi-turno e uma arquitetura modular para personalizar modelos de prompt e estratégias de recuperação. Com uma interface CLI ou web simples, você pode ingerir dados, configurar parâmetros de busca e lançar um servidor de chat para responder às perguntas dos usuários com relevância e precisão contextual.
Em Destaque