icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Решения modelos de prompt personalizados для эффективности

Откройте надежные и мощные modelos de prompt personalizados инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

modelos de prompt personalizados

  • SmartRAG

    SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.
    0
    0
    Что такое SmartRAG?
    SmartRAG — это модульная библиотека на Python для рабочих процессов расширенного поиска с использованием больших языковых моделей. Она сочетает загрузку документов, индексирование векторов и современные API LLM для предоставления точных и насыщенных контекстом ответов. Пользователи могут импортировать PDF-файлы, текстовые документы или веб-страницы, индексировать их с помощью популярных хранилищ векторов, таких как FAISS или Chroma, и создавать собственные шаблоны запросов. SmartRAG управляет процессами поиска, сборки подсказок и вызовов LLM, возвращая целостные ответы, основанные на исходных документах. Это ускоряет разработку систем Q&A, чат-ботов и исследовательских ассистентов. Разработчики могут расширять коннекторы, менять поставщиков LLM и оптимизировать стратегии поиска в соответствии с конкретными областями знаний.
    Основные функции SmartRAG
    • Загрузка документов из PDF, текста и источников веба
    • Интеграция с хранилищами векторов (FAISS, Chroma и др.)
    • Настраиваемые шаблоны запросов для LLM
    • Поддержка нескольких провайдеров и API LLM
    • Модульная оркестрация RAG-процессов
    • Цитирование источников и создание контекстных ответов

  • LangChain RAG Agent Chatbot

    Чат-бот на Python, использующий LangChain агентов и FAISS retrieval для обеспечения разговорных ответов с поддержкой RAG.
    0
    0
    Что такое LangChain RAG Agent Chatbot?
    LangChain RAG Agent создаёт конвейер, который поглощает документы, преобразует их в встроенные представления с помощью моделей OpenAI, и сохраняет их в FAISS базе данных. Когда поступает запрос пользователя, цепочка поиска в LangChain извлекает релевантные части, а исполнитель агента управляет взаимодействием между инструментами поиска и генерации для получения насыщенных контекстом ответов. Эта модульная архитектура поддерживает пользовательские шаблоны подсказок, нескольких поставщиков LLM и настраиваемые хранилища векторов, что делает её идеальной для построения знаний-ориентированных чатботов.
Рекомендуемые