gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.

LangChain RAG Agent создаёт конвейер, который поглощает документы, преобразует их в встроенные представления с помощью моделей OpenAI, и сохраняет их в FAISS базе данных. Когда поступает запрос пользователя, цепочка поиска в LangChain извлекает релевантные части, а исполнитель агента управляет взаимодействием между инструментами поиска и генерации для получения насыщенных контекстом ответов. Эта модульная архитектура поддерживает пользовательские шаблоны подсказок, нескольких поставщиков LLM и настраиваемые хранилища векторов, что делает её идеальной для построения знаний-ориентированных чатботов.

Chatbot-Grok предоставляет модульную платформу AI-агента на Python, предназначенную для упрощения разработки диалоговых ботов. Он поддерживает управление многократными диалогами, сохраняет память чата между сессиями и позволяет пользователям задавать собственные шаблоны подсказок. Архитектура расширяема, что позволяет разработчикам интегрировать различные LLM, включая Grok, и подключаться к платформам, таким как Telegram или Slack. Благодаря понятной организации кода и структуре, которая легко расширяется за счет плагинов, Chatbot-Grok ускоряет прототипирование и развертывание готовых к использованию чат-ассистентов.

SmartRAG — это модульная библиотека на Python для рабочих процессов расширенного поиска с использованием больших языковых моделей. Она сочетает загрузку документов, индексирование векторов и современные API LLM для предоставления точных и насыщенных контекстом ответов. Пользователи могут импортировать PDF-файлы, текстовые документы или веб-страницы, индексировать их с помощью популярных хранилищ векторов, таких как FAISS или Chroma, и создавать собственные шаблоны запросов. SmartRAG управляет процессами поиска, сборки подсказок и вызовов LLM, возвращая целостные ответы, основанные на исходных документах. Это ускоряет разработку систем Q&A, чат-ботов и исследовательских ассистентов. Разработчики могут расширять коннекторы, менять поставщиков LLM и оптимизировать стратегии поиска в соответствии с конкретными областями знаний.