Эффективные real-time execution решения

Используйте real-time execution инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

real-time execution

  • TreeInstruct позволяет создавать иерархические рабочие процессы с условным ветвлением для динамического принятия решений в приложениях с языковыми моделями.
    0
    0
    Что такое TreeInstruct?
    TreeInstruct предоставляет структуру для создания иерархических конвейеров подсказок на основе дерева решений для больших языковых моделей. Пользователи могут определять узлы, отображающие подсказки или вызовы функций, создавать условные ветви на основе вывода модели и выполнять дерево для управления сложными рабочими процессами. Поддерживается интеграция с OpenAI и другими поставщиками LLM, предлагая логирование, обработку ошибок и настраиваемые параметры узлов для прозрачности и гибкости при взаимодействии с несколькими раундами.
  • Веб-предметный компонент редактора кода, обеспечивающий беспрепятственную интеграцию и выполнение кода Python с использованием плагина ChatGPT Code Interpreter.
    0
    0
    Что такое CodeInterpreter CodeBox?
    CodeInterpreter CodeBox создан для упрощения внедрения интерактивных способов программирования в веб-приложения. Он предоставляет браузерный редактор с подсветкой синтаксиса и выполнением Python с помощью подключения к плагину ChatGPT Code Interpreter. Разработчики могут загружать и скачивать файлы, запускать скрипты анализа данных, создавать графики и отображать результаты прямо в интерфейсе. CodeBox управляет связью с API OpenAI, контролирует контексты выполнения и включает хуки для пользовательских событий, что позволяет быстро разрабатывать инструменты на базе ИИ, образовательные платформы и панели данных без необходимости отдельной серверной среды исполнения.
  • Labs — это фреймворк для оркестрации ИИ, позволяющий разработчикам определять и запускать автономных агентов LLM с помощью простого DSL.
    0
    0
    Что такое Labs?
    Labs — это open-source предметно-ориентированный язык, предназначенный для определения и выполнения AI-агентов с использованием крупномасштабных языковых моделей. Он предоставляет конструкции для объявления подсказок, управления контекстом, условного ветвления и интеграции внешних инструментов (например, баз данных, API). С помощью Labs разработчики описывают рабочие процессы агентов в виде кода, координируя многошаговые задачи, такие как извлечение данных, анализ и генерация. Фреймворк компилирует DSL-скрипты в исполняемые пайплайны, которые можно запускать локально или в production. Labs поддерживает интерактивный REPL, инструменты командной строки и интегрируется с поставщиками стандартных LLM. Его модульная архитектура позволяет легко расширять функциональность с помощью пользовательских функций и утилит, способствуя быстрому прототипированию и сопровождаемому развитию агентов. Легкий рантайм обеспечивает низкую нагрузку и бесшовную интеграцию в существующие приложения.
Рекомендуемые