Soluções 程式碼範例 sob medida

Explore ferramentas 程式碼範例 configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

程式碼範例

  • Phind é um motor de busca impulsionado por IA para desenvolvedores, oferecendo respostas técnicas rápidas.
    0
    0
    O que é phind.com?
    Phind revoluciona a forma como os desenvolvedores buscam soluções ao utilizar algoritmos avançados de IA para analisar grandes quantidades de dados. Quando você faz uma pergunta, ele filtra vários recursos para fornecer respostas precisas e concisas que incluem exemplos relevantes e referências adicionais. Isso não apenas economiza tempo, mas também aumenta a eficiência da codificação, permitindo que os desenvolvedores se concentrem mais em criar do que em pesquisar. Seja solucionando problemas de bugs ou procurando as melhores práticas de codificação, o Phind garante que você tenha informações confiáveis rapidamente em suas mãos.
  • Um curso prático que ensina os desenvolvedores a construir agentes de IA usando LangChain para automação de tarefas, recuperação de documentos e fluxos de trabalho conversacionais.
    0
    0
    O que é Agents Course by Justinvarghese511?
    O Agents Course de Justinvarghese511 é um programa de aprendizagem estruturado que capacita os desenvolvedores a arquitetar, implementar e implantar agentes de IA. Através de tutoriais passo a passo, os participantes aprendem a projetar fluxos de decisão de agentes, integrar APIs externas e gerenciar contexto e memória. O curso inclui exemplos de código prático, notebooks Jupyter e exercícios práticos para construir agentes que automatizam extração de dados, respondem de forma conversacional e realizam tarefas multi etapas. Ao final, os aprendizes terão um portfólio de projetos de agentes de IA e melhores práticas para implantação em produção.
  • Uma estrutura TypeScript para construir e personalizar agentes de IA LangChain com integração de ferramentas e gerenciamento de memória.
    0
    0
    O que é Agents from Scratch TS?
    Agents from Scratch TS é uma estrutura TypeScript de código aberto que demonstra como construir agentes de IA do zero usando LangChain. Inclui exemplos de definição e registro de ferramentas externas, gerenciamento de memória conversacional, roteamento de entradas de usuário para o agente correto e encadeamento de várias chamadas de LLM. Desenvolvedores podem usá-lo para entender as melhores práticas, personalizar comportamentos de agentes e integrar novas capacidades, como busca na web, recuperação de dados ou plugins personalizados para automatizar tarefas ou criar assistentes interativos.
  • Phind é um motor de respostas inteligente alimentado por IA para desenvolvedores.
    0
    0
    O que é Phind AI Alternative?
    Phind é um mecanismo de busca de IA especificamente desenvolvido para desenvolvedores. Ele se especializa em fornecer respostas instantâneas e precisas a questões técnicas, tornando-se uma ferramenta essencial para qualquer pessoa que trabalhe na área de software e programação. Phind aproveita modelos poderosos de linguagem de IA e integra resultados da web com IA generativa para produzir respostas abrangentes, exemplos de código e guias. Ao simplificar o processo de solução de problemas e aprendizado, o Phind ajuda os desenvolvedores a aumentar sua produtividade e eficiência.
  • Um conjunto de demonstrações de código AWS ilustrando o Protocolo de Contexto de Modelos LLM, invocação de ferramentas, gerenciamento de contexto e respostas em streaming.
    0
    0
    O que é AWS Sample Model Context Protocol Demos?
    O repositório de demonstrações do Protocolo de Contexto de Modelo da AWS é um recurso de código aberto que apresenta padrões padronizados para gerenciamento de contexto de Modelos de Linguagem Grande (LLM) e invocação de ferramentas. Ele possui duas demonstrações completas — uma em JavaScript/TypeScript e outra em Python — que implementam o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo que os desenvolvedores criem agentes de IA que chamam funções Lambda da AWS, mantenham o histórico de conversas e façam streaming de respostas. O código de exemplo demonstra formatação de mensagens, serialização de argumentos de funções, tratamento de erros e integrações personalizáveis de ferramentas, acelerando a prototipagem de aplicações de IA generativa.
Em Destaque