Эффективные 聊天互動 решения

Используйте 聊天互動 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

聊天互動

  • Интегрирует агентов на базе ИИ в сессии LiveKit для транскрипции в реальном времени, ответов чатботов и помощи на встречах.
    0
    0
    Что такое LangGraph LiveKit Agents?
    Созданный на базе LangGraph, этот набор инструментов управляет ИИ-агентами в комнатах LiveKit, захватывая аудио потоки, расшифровывая речь с помощью Whisper и генерируя контекстные ответы с использованием популярных LLM, таких как OpenAI или локальные модели. Разработчики могут задавать триггеры на основе событий и динамические рабочие процессы с помощью декларативной оркестрации LangGraph, что обеспечивает использование таких сценариев, как обработка вопросов и ответов, живое голосование, перевод в реальном времени, извлечение действий или мониторинг настроений. Модульная архитектура обеспечивает беспрепятственную интеграцию, расширяемость для пользовательских сценариев и легкое развертывание в средах Node.js или браузерах с полным доступом к API.
    Основные функции LangGraph LiveKit Agents
    • Транскрипция аудио в реальном времени с помощью Whisper
    • Генерация контекстных ответов на основе LLM
    • Настраиваемая оркестрация событий и рабочих процессов
    • Автоматическое резюме встреч и извлечение действий
    • Модерация сессий, Q&A и голосование в реальном времени
    • Поддержка мультиязычного перевода
    • Расширяемые оркестраторы LangGraph
  • bedrock-agent — это open-source фреймворк на Python, который позволяет создавать динамических агентов AWS Bedrock LLM с цепочками инструментов и поддержкой памяти.
    0
    0
    Что такое bedrock-agent?
    bedrock-agent — универсальная платформа ИИ-агентов, интегрирующаяся с набором крупных языковых моделей AWS Bedrock для организации сложных, ориентированных на задачи рабочих процессов. Она предлагает архитектуру плагинов для регистрации пользовательских инструментов, модули памяти для сохранения контекста и механизм цепочки размышлений для улучшенного логического вывода. Через простую API Python и интерфейс командной строки можно создавать агентов, вызывающих внешние сервисы, обрабатывающих документы, генерирующих код или взаимодействующих с пользователями через чат. Агенты могут автоматически выбирать соответствующие инструменты на основе запросов пользователей и поддерживать разговорный статус между сессиями. Этот фреймворк является open-source, расширяемым и оптимизирован для быстрого прототипирования и развертывания ИИ-ассистентов в локальных или облачных средах AWS.
Рекомендуемые