Эффективные LLM-Workflows решения

Используйте LLM-Workflows инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

LLM-Workflows

  • Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
    0
    0
    Что такое LangGraph-GUI Backend?
    Бэкэнд LangGraph-GUI — это проект с открытым исходным кодом на FastAPI, обеспечивающий графический интерфейс LangGraph. Он обрабатывает операции CRUD для узлов и ребер графа, управляет выполнением рабочих процессов с разными языковыми моделями и возвращает результаты в реальном времени. Поддерживает аутентификацию, логирование и расширяемость за счет пользовательских плагинов, позволяя пользователям прототипировать, тестировать и внедрять сложные рабочие процессы обработки естественного языка с помощью визуального программирования при полном контроле над конвейерами выполнения.
  • API LangGraphJS позволяет разработчикам управлять рабочими процессами AI-агентов с помощью настраиваемых графовых узлов на JavaScript.
    0
    0
    Что такое LangGraphJS API?
    API LangGraphJS предоставляет программный интерфейс для проектирования рабочих процессов AI-агентов с помощью ориентированных графов. Каждый узел графа представляет вызов LLM, логику принятия решений или преобразование данных. Разработчики могут соединять узлы, управлять ветвящейся логикой и бесшовно осуществлять асинхронное выполнение. Благодаря определениям TypeScript и встроенным интеграциям с популярными провайдерами LLM, оно упрощает разработку диалоговых агентов, цепочек извлечения данных и сложных многошаговых процессов без шаблонного кода.
  • Nexus Agents управляет агентами с поддержкой LLM с динамической интеграцией инструментов, что позволяет автоматизировать управление рабочими потоками и координацию задач.
    0
    0
    Что такое Nexus Agents?
    Nexus Agents — это модульная платформа для построения ИИ-управляемых систем с несколькими агентами на базе больших языковых моделей. Разработчики могут определять пользовательских агентов, интегрировать внешние инструменты и управлять рабочими потоками с помощью декларативных YAML или Python конфигураций. Она поддерживает динамическую маршрутизацию задач, управление памятью и межагентскую коммуникацию, обеспечивая масштабируемую и надежную автоматизацию. Встроенные логирование, обработка ошибок и поддержка CLI упрощают создание сложных пайплайнов, охватывающих сбор данных, анализ, генерацию контента и взаимодействия с клиентами. Ее архитектура легко расширяется за счет пользовательских инструментов или поставщиков LLM, позволяя командам автоматизировать бизнес-процессы, исследовательские задачи и операционные рабочие процессы последовательно и удобно для поддержки.
  • Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
    0
    0
    Что такое Claude-Code-OpenAI?
    Claude-Code-OpenAI превращает API Claude от Anthropic в заменяемый модуль для моделей OpenAI в Python-приложениях. После установки через pip и настройки переменных окружения OPENAI_API_KEY и CLAUDE_API_KEY вы можете использовать знакомые методы, такие как openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() или openai.Embedding.create() с именами моделей Claude (например, claude-2, claude-1.3). Библиотека перехватывает вызовы, направляет их к соответствующим endpoint-ам Claude и нормализует ответы для соответствия структурам данных OpenAI. Поддерживаются потоковая передача, расширенное отображение параметров, обработка ошибок и шаблоны подсказок. Это позволяет командам экспериментировать с Claude и GPT моделями без необходимости рефакторинга кода, ускоряя прототипирование чат-роботов, создание контента, семантический поиск и гибкие рабочие процессы LLM.
Рекомендуемые