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.

Real-Agents предназначен для упрощения создания и оркестровки ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять сложные задачи. Построенный на Python и совместимый с основными моделями больших языковых моделей, фреймворк имеет модульный дизайн, включающий основные компоненты для понимания языка, рассуждения, хранения памяти и выполнения инструментов. Разработчики могут быстро интегрировать внешние сервисы, такие как веб-API, базы данных и пользовательские функции, расширяя возможности агентов. Real-Agents поддерживает механизмы памяти для сохранения контекста между взаимодействиями, что позволяет вести диалоги с несколькими этапами и реализовывать рабочие процессы длительного времени. Платформа также включает инструменты для логгирования, отладки и масштабирования агентов в производственной среде. Благодаря абстрагированию низкоуровневых деталей, Real-Agents ускоряет цикл разработки, позволяя командам сосредоточиться на логике конкретных задач и предлагать мощные автоматизированные решения.

LangChain чат-бот для поддержки использует рамки LangChain и крупные языковые модели, чтобы обеспечить интеллектуального агента, адаптированного к сценариям поддержки. Он включает в себя векторный хранилица для хранения и поиска документов, обеспечивает точные ответы в контексте. Бот сохраняет память о ходе беседы для естественного ответа на последующие вопросы и поддерживает настройки шаблонов подсказок для соответствия тону бренда. Встроенные процедуры интеграции API позволяют подключаться к внешним системам, таким как CRM или базы знаний. Это решение с открытым исходным кодом облегчает развертывание самостоятельного вспомогательного бота, сокращает время ответа, стандартизирует ответы и позволяет масштабировать поддержку без глубоких знаний в области ИИ.