Chatbot-Grok предоставляет модульную платформу AI-агента на Python, предназначенную для упрощения разработки диалоговых ботов. Он поддерживает управление многократными диалогами, сохраняет память чата между сессиями и позволяет пользователям задавать собственные шаблоны подсказок. Архитектура расширяема, что позволяет разработчикам интегрировать различные LLM, включая Grok, и подключаться к платформам, таким как Telegram или Slack. Благодаря понятной организации кода и структуре, которая легко расширяется за счет плагинов, Chatbot-Grok ускоряет прототипирование и развертывание готовых к использованию чат-ассистентов.

LangServe Assistant UI — модульное фронтенд-приложение, построенное на React и TypeScript, которое безпрепятственно взаимодействует с бэкендом LangServe для предоставления полноценных возможностей диалогового AI. Оно обеспечивает настраиваемые окна чата, потоковую передачу сообщений в реальном времени, контекстно-зависимые подсказки, оркестрацию нескольких агентов и хуки плагинов для внешних API-запросов. Интерфейс поддерживает тему оформления, локализацию, управление сессиями и события для захвата взаимодействий пользователя. Может быть встроен в существующие веб-приложения или развернут как самостоятельное SPA, что позволяет быстро запускать чат-боты поддержки клиентов, ассистентов по генерации контента и интерактивных информационных агентов. Его расширяемая архитектура обеспечивает простую настройку и обслуживание.

ragChatbot — это ориентированный на разработчиков каркас, призванный упростить создание чатботов с дополнением поиска. Он интегрирует пайплайны LangChain с API OpenAI или другими LLM для обработки запросов в Пользовательском корпусе документов. Пользователи могут загружать файлы различных форматов (PDF, DOCX, TXT), автоматически извлекать текст и создавать векторные представления с помощью популярных моделей. Фреймворк поддерживает несколько хранилищ векторов, таких как FAISS, Chroma и Pinecone, для эффективного поиска по сходству. Он включает слой памяти для многоборных взаимодействий и модульную архитектуру для настройки шаблонов подсказок и стратегий поиска. С помощью простого интерфейса командной строки или веб-интерфейса можно загружать данные, настраивать параметры поиска и запускать сервер чата для ответов на вопросы с учетом контекста и точности.