Гибкие Context Preservation решения

Используйте многофункциональные Context Preservation инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

Context Preservation

  • Agentle — это легковесный фреймворк на Python для создания AI-агентов, использующих LLM для автоматизированных задач и интеграции инструментов.
    0
    0
    Что такое Agentle?
    Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.
  • Отслеживайте количество токенов в ваших беседах с ChatGPT.
    0
    0
    Что такое ChatGPT Token Counter?
    Счетчик токенов ChatGPT — это расширение для Chrome, созданное для пользователей, которые часто взаимодействуют с языковой моделью ChatGPT. Оно предназначено для предотвращения проблем, вызванных превышением лимитов токенов, и предоставляет живую отслеживаемость использованных токенов в ваших разговорах. Это позволяет пользователям принимать обоснованные решения о длине своих вводов и улучшает взаимодействие с ChatGPT, поддерживая необходимый контекст. Это расширение особенно полезно для долгих сессий, так как оно предупреждает вас, когда вы приближаетесь к пределу токенов, тем самым повышая общую эффективность обмена сообщениями.
  • Гем Ruby для создания AI-агентов, цепочек вызовов LLM, управления подсказками и интеграции с моделями OpenAI.
    0
    0
    Что такое langchainrb?
    Langchainrb — это библиотека Ruby с открытым исходным кодом, предназначенная для ускорения разработки приложений с ИИ с помощью модульной архитектуры для агентов, цепочек и инструментов. Разработчики могут определять шаблоны подсказок, собирать цепочки вызовов LLM, интегрировать компоненты памяти для сохранения контекста и подключать пользовательские инструменты, такие как загрузчики документов или поисковые API. Поддерживается генерация встраиваний для семантического поиска, встроенная обработка ошибок и гибкая настройка моделей. Благодаря абстракциям агентов можно реализовать диалоговых помощников, которые решают, какие инструменты или цепочки вызывать в зависимости от входных данных пользователя. Расширяемая архитектура Langchainrb позволяет легко настраивать систему, быстро прототипировать чат-ботов, автоматические системы суммирования, QA-системы и автоматизацию сложных рабочих процессов.
Рекомендуемые