Гибкие 提示自定義 решения

Используйте многофункциональные 提示自定義 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

提示自定義

  • ChaiBot — это открытая платформа AI-чатботов, использующая OpenAI GPT для ролевых диалогов с памятью и динамическим управлением персонажами.
    0
    0
    Что такое ChaiBot?
    ChaiBot служит основой для создания интеллектуальных диалоговых агентов с помощью API GPT-3.5 и GPT-4 от OpenAI. Он сохраняет контекст беседы для обеспечения связных многоповоротных диалогов и поддерживает динамические профили персонажей, позволяя агенту принимать разные тона и роли по требованию. Встроена память для сохранения прошлых взаимодействий, настраиваемые шаблоны промтов и хуки плагинов для интеграции внешних данных или бизнес-логики. Разработчики могут развернуть ChaiBot как веб-сервис или в интерфейсе CLI, настраивать лимиты токенов, управлять API-ключами и отключать резервные функции. Абстрагируя сложные потоки проектирования промтов, ChaiBot ускоряет создание ботов поддержки пользователей, виртуальных помощников или диалоговых агентов для развлечений и обучения.
  • Dual Coding Agents объединяет модели визуального и языкового анализа, позволяя ИИ-агентам интерпретировать изображения и генерировать ответы на естественном языке.
    0
    0
    Что такое Dual Coding Agents?
    Dual Coding Agents обеспечивает модульную архитектуру для создания ИИ-агентов, которые бесшовно сочетают визуальное понимание и генерацию языка. Каркас предлагает встроенную поддержку таких кодеров изображений, как OpenAI CLIP, трансформаторных языковых моделей, таких как GPT, управляя ими в цепочке мышления. Пользователи могут подавать изображения и шаблоны подсказок агенту, который обрабатывает визуальные признаки, делает выводы по контексту и создает подробные текстовые выводы. Исследователи и разработчики могут менять модели, настраивать подсказки и расширять агентов с помощью плагинов. Этот набор инструментов упрощает эксперименты с мультимодальным AI, позволяя быстро прототипировать приложения — от визуального вопросно-ответа и анализа документов до инструментов доступности и образовательных платформ.
  • Agent API от HackerGCLASS: Python RESTful-фреймворк для развертывания AI-агентов с настраиваемыми инструментами, памятью и рабочими потоками.
    0
    0
    Что такое HackerGCLASS Agent API?
    HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.
  • Создавайте и настраивайте макросы без усилий для повышения производительности.
    0
    0
    Что такое GPT Macros?
    GPT Macros — это мощное расширение Chrome, созданное для оптимизации вашего рабочего процесса, позволяющее пользователям создавать и управлять пользовательскими макросами. С помощью этого инструмента вы можете без лишних усилий создавать макросы из ваших самых частозадаваемых запросов. Вы можете rearrange их в любом порядке, оптимизируя вашу эффективность. Инструмент даже позволяет использовать переменные в ваших запросах, значительно повышая универсальность ваших повторяющихся задач. Также доступны готовые запросы, что еще больше повышает вашу продуктивность, упрощая взаимодействие с вашими инструментами.
  • Рамочная платформа для запуска локальных больших языковых моделей с поддержкой вызова функций для разработки автономных AI-агентов.
    0
    0
    Что такое Local LLM with Function Calling?
    Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.
  • Местный исследователь RAG Deepseek использует индексирование Deepseek и локальные LLM для выполнения поиска с дополнением с помощью вопросов и ответов по документам пользователя.
    0
    0
    Что такое Local RAG Researcher Deepseek?
    Местный исследователь RAG Deepseek сочетает мощные возможности обхода и индексирования файлов Deepseek с векторным семантическим поиском и локальными выводами LLM, создавая автономного агента для поиска с дополнением (RAG). Пользователи настраивают каталог для индексирования различных форматов документов — PDF, Markdown, текст и другие — с помощью интеграции пользовательских embedding-моделей через FAISS или другие векторные хранилища. Запросы обрабатываются через локальные открытые модели (например, GPT4All, Llama) или удалённые API, возвращая краткие ответы или суммы на основе индексированного содержимого. С удобным интерфейсом CLI, настраиваемыми шаблонами подсказок и поддержкой инкрементных обновлений, инструмент обеспечивает сохранение конфиденциальности данных и офлайн-доступ для исследователей, разработчиков и специалистов по знаниям.
Рекомендуемые