Ferramentas 令牌串流 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 令牌串流 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

令牌串流

  • Uma estrutura de serviço LLM leve que fornece API unificada, suporte a múltiplos modelos, integração com banco de dados vetoriais, streaming e cache.
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    O que é Castorice-LLM-Service?
    Castorice-LLM-Service fornece uma interface HTTP padronizada para interagir com vários provedores de grandes modelos de linguagem prontamente. Os desenvolvedores podem configurar múltiplos backends — incluindo APIs em nuvem e modelos autohospedados — via variáveis de ambiente ou arquivos de configuração. Ele suporta geração aprimorada por recuperação através de integração fluida com bancos de dados vetoriais, permitindo respostas sensíveis ao contexto. Recursos como processamento em lote de pedidos otimizam o throughput e o custo, enquanto endpoints de streaming entregam respostas token por token. Inclui cache embutido, RBAC e métricas compatíveis com Prometheus para garantir implantação segura, escalável e observável on-premises ou na nuvem.
    Recursos Principais do Castorice-LLM-Service
    • API HTTP unificada para chat, conclusão e embeddings
    • Suporte a múltiplos modelos backend (OpenAI, Azure, Vertex AI, modelos locais)
    • Integração com banco de dados vetorial para geração aprimorada por recuperação
    • Processamento em lote de pedidos e cache
    • Respostas em streaming token por token
    • Controle de acesso baseado em papéis
    • Exportação de métricas compatíveis com Prometheus
  • 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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