Гибкие búsqueda en la web решения

Используйте многофункциональные búsqueda en la web инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

búsqueda en la web

  • Легко ищите на веб-страницах без ввода site:.
    0
    0
    Что такое SearchWithin Extension?
    Расширение Search Within — это удобный инструмент для Chrome, разработанный для улучшения функциональности веб-поиска. Оно позволяет пользователям выполнять мгновенные поиски на текущем сайте, исключая необходимость вводить 'site:' в адресной строке. С этим расширением пользователи могут легко получать доступ к соответствующей информации на любом сайте, делая онлайн-исследования более быстрыми и эффективными. Этот инструмент особенно полезен для сайтов, которые не имеют надежной внутренней функции поиска, что дает пользователям возможность находить конкретный контент без затруднений.
    Основные функции SearchWithin Extension
    • Мгновенные результаты поиска на текущем сайте
    • Удобный интерфейс
    • Не нужно вводить 'site:' в адресной строке
  • Ассистент ИИ для рабочего стола Windows, использующий естественный язык для автоматизации системных задач, управления файлами и получения информации.
    0
    0
    Что такое WinMind?
    WinMind сочетает распознавание речи, понимание естественного языка и преобразование текста в речь для создания интерактивного ассистента для рабочего стола. Пользователи устанавливают инструмент на базе Python, настраивают ключ API OpenAI и могут говорить или вводить команды вроде «открыть мою папку документов», «запланировать встречу на завтра» или «поиск последних новостей». WinMind выполняет системные операции, организует файлы, устанавливает напоминания и извлекает информацию из Интернета. Архитектура плагинов позволяет разработчикам расширять функциональность под специфические рабочие сценарии или сторонние интеграции.
  • Открытый фреймворк для агентов на основе больших языковых моделей с использованием паттерна ReAct для динамического мышления с поддержкой инструментов и памяти.
    0
    0
    Что такое llm-ReAct?
    llm-ReAct реализует архитектуру ReAct (Reasoning and Acting) для больших языковых моделей, обеспечивая бесперебойную интеграцию цепочки-мышления с внешним выполнением инструментов и хранением памяти. Разработчики могут настраивать набор пользовательских инструментов — таких как поиск в интернете, запросы к базам данных, операции с файлами и калькуляторы — и инструктировать агента планировать многошаговые задачи, вызывая инструменты по необходимости для получения или обработки информации. Встроенный модуль памяти сохраняет состояние диалога и прошлые действия, поддерживая более контекстно-зависимое поведения агента. Реализованный на модульной Python, а также поддержка API OpenAI, llm-ReAct упрощает эксперименты и развертывание умных агентов, способных адаптивно решать задачи, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять ответы, насыщенные контекстом.
Рекомендуемые