Эффективные integración de modelos de lenguaje grande решения

Используйте integración de modelos de lenguaje grande инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

integración de modelos de lenguaje grande

  • Открытая платформа на Python для создания пользовательских AI-агентов с reasoning на базе LLM, памятью и интеграцией инструментов.
    0
    0
    Что такое X AI Agent?
    X AI Agent — ориентированный на разработчика фреймворк, упрощающий создание пользовательских AI-агентов с использованием больших языковых моделей. Он обеспечивает нативную поддержку вызова функций, хранения памяти, интеграции инструментов/плагинов, цепного reasoning и оркестровки многоступенчатых задач. Пользователи могут определять собственные действия, подключать внешние API и сохранять контекст диалога между сессиями. Модульная архитектура гарантирует расширяемость и обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными поставщиками LLM, позволяя создавать надежные автоматизированные рабочие процессы и процессы принятия решений.
    Основные функции X AI Agent
    • Интеграция LLM с вызовом функций
    • Контекстуальное управление памятью
    • Архитектура плагинов и инструментов
    • Многослойное reasoning
    • Оркестрация многоступенчатых задач
  • Открытая платформа на Python для координации нескольких AI-агентов для поиска и генерации в рабочем процессе RAG.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-RAG?
    Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.
Рекомендуемые