Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.

Gemini Computer Use меняет способ взаимодействия с операционной системой, внедряя автоматизированное принятие решений на базе ИИ прямо в ваш рабочий процесс. Интегрируя Google Gemini, агент может понимать сложные английские команды, насыщенные контекстом, — например, запускать команды терминала, создавать, редактировать или удалять файлы, отслеживать состояние системы и автоматизировать многошаговые процедуры. Пользователи могут напрямую общаться через CLI или API, что облегчает создание прототипов, управление серверами и разработку скриптов без необходимости ручного кодирования. Модульная архитектура позволяет разработчикам расширять возможности, интегрировать сторонние инструменты и создавать специализированных агентов. Будь то управление сложными процессами развертывания или упрощение рутинных операций с файлами — Gemini Computer Use приносит возможности разговорного ИИ на ваш рабочий стол.