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일관된 대화

  • MInD fornece gerenciamento de memória para agentes baseados em LLM para registrar, recuperar e resumir informações contextuais em sessões.
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    O que é MInD?
    MInD é uma estrutura de memória baseada em Python projetada para aprimorar agentes de IA impulsionados por LLM com capacidades robustas de memória. Ela permite que os agentes captem entradas do usuário e eventos do sistema como registros episódicos, condensem esses registros em resumos semânticos e recuperem memórias relevantes sob demanda. Com políticas de retenção configuráveis, busca por similaridade e sumarização automática, o MInD mantém uma base de conhecimento persistente que os agentes consultam durante inferências. Isso garante que eles relembrem interações anteriores com precisão, adaptem respostas com base no histórico e ofereçam diálogos personalizados e coerentes em várias sessões.
    Recursos Principais do MInD
    • Registro de memória episódica
    • Sumarização de memória semântica
    • Recuperação de memória baseada em relevância
    • Backends de armazenamento configuráveis
    • Políticas de condensação de memória
    • Integração de busca por similaridade
  • OLI é uma estrutura de agente de IA baseada em navegador que permite aos usuários orquestrar funções OpenAI e automatizar tarefas de múltiplos passos de forma contínua.
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    O que é OLI?
    OLI (OpenAI Logic Interpreter) é uma estrutura no lado do cliente projetada para simplificar a criação de agentes de IA dentro de aplicações web, aproveitando a API OpenAI. Os desenvolvedores podem definir funções personalizadas que o OLI seleciona de forma inteligente com base nos prompts do usuário, gerenciar o contexto conversacional para manter um estado coerente em múltiplas interações e encadear chamadas de API para fluxos de trabalho complexos, como agendar compromissos ou gerar relatórios. Além disso, o OLI inclui utilitários para análise de respostas, manipulação de erros e integração com serviços de terceiros por meio de webhooks ou endpoints REST. Como é totalmente modular e de código aberto, as equipes podem personalizar comportamentos de agentes, adicionar novas capacidades e implantar agentes OLI em qualquer plataforma web sem dependências de backend. OLI acelera o desenvolvimento de interfaces conversacionais e automações.
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