Ferramentas 文檔導入 para otimizar seu trabalho

Use soluções 文檔導入 que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

文檔導入

  • Plataforma de gerenciamento de agentes de IA auto-hospedada que permite criar, personalizar e implantar chatbots baseados em GPT com suporte a memória e plugins.
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    O que é RainbowGPT?
    RainbowGPT fornece uma estrutura completa para projetar, personalizar e implantar agentes de IA alimentados por modelos da OpenAI. Inclui um backend FastAPI, integração com LangChain para gerenciamento de ferramentas e memória, e uma interface UI baseada em React para criação e teste de agentes. Usuários podem fazer upload de documentos para recuperação de conhecimento baseada em vetores, definir prompts e comportamentos personalizados e conectar APIs ou funções externas. A plataforma registra interações para análise e suporta fluxos de trabalho multiagentes, possibilitando automação complexa e pipelines de conversação.
    Recursos Principais do RainbowGPT
    • Criação de chatbots com múltiplos agentes
    • Integração de plugins e ferramentas
    • Gerenciamento de memória baseado em vetores
    • Personalização de personas de agentes
    • Registro e análise de interações
    • Ingestão de APIs e documentos
  • SmartRAG é um framework Python de código aberto para construir pipelines de geração auxiliada por recuperação que permitem perguntas e respostas baseadas em modelos de linguagem grandes sobre coleções de documentos personalizadas.
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    O que é SmartRAG?
    SmartRAG é uma biblioteca Python modular projetada para fluxos de trabalho de geração aprimorada por recuperação (RAG) com modelos de linguagem grandes. Ele combina ingestão de documentos, indexação vetorial e APIs de LLM de ponta para fornecer respostas precisas e ricas em contexto. Os usuários podem importar PDFs, arquivos de texto ou páginas web, indexá-los usando lojas de vetores populares como FAISS ou Chroma, e definir templates de prompts personalizados. O SmartRAG coordena a recuperação, montagem de prompts e inferência de LLM, retornando respostas coerentes fundamentadas nos documentos fonte. Ao abstrair a complexidade de pipelines RAG, ele acelera o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas de base de conhecimento, chatbots e assistentes de pesquisa. Desenvolvedores podem estender conectores, trocar provedores de LLM e ajustar estratégias de recuperação para atender a domínios de conhecimento específicos.
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