Эффективные OpenAI支援 решения

Используйте OpenAI支援 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

OpenAI支援

  • 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.
    Основные функции Multi-Agent-RAG
    • Модульная оркестрация нескольких агентов
    • Агент поиска для получения документов из векторных баз данных
    • Агент рассуждений для анализа цепочек мыслей
    • Агент генерации для формирования окончательных ответов
    • Система расширений на основе плагинов
    • Настраиваемые подсказки и пайплайны агентов
    • Поддержка моделей OpenAI и Hugging Face
    • Логирование и отслеживание взаимодействий агентов
  • Личный помощник на базе Python с возможностями разговорного чата, хранения памяти, автоматизации задач и интеграции плагинов.
    0
    0
    Что такое Personal AI Assistant?
    Модульный AI-агент на Python, предлагающий чат, запоминание контекста и автоматическое выполнение задач. В системе реализована поддержка веб-браузинга, управления файлами, отправки электронной почты и планирования через плагины. Использует модели OpenAI или локальные языковые модели и хранилище памяти на SQLite, что позволяет сохранять историю диалогов и адаптировать ответы со временем. Разработчики могут расширять возможности с помощью собственных модулей, создавая персонализированный помощник для повышения продуктивности, исследований или домашней автоматизации.
Рекомендуемые