專業提示模板管理工具

專為高效與穩定性設計的提示模板管理工具,是實現專業成果的不二選擇。

提示模板管理

  • 用於協調LLM提示並建立具有記憶、工具和模組化工作流程的AI代理的C++庫。
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    cpp-langchain 是什麼?
    cpp-langchain在C++中實現了LangChain生態系統的核心功能。開發者可以封裝對大型語言模型的調用、定義提示模板、組合鏈條並協調調用外部工具或API的代理。包含用於維護對話狀態的記憶模組、相似度搜索的嵌入支持,以及向量數據庫的整合。模組化設計讓你可以根據特定用例自訂每個組件——LLM客戶端、提示策略、記憶後端及工具包。提供純標頭文件庫與CMake支援,簡化在Windows、Linux和macOS平台上原生AI應用的編譯,無需Python運行環境。
  • Flat AI 是一個用於將由 LLM 支持的聊天機器人、文件檢索、問答和摘要集成到應用程序中的 Python 框架。
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    Flat AI 是什麼?
    Flat AI 是一個由 MindsDB 設計的依賴較少的 Python 框架,旨在快速將 AI 功能嵌入到產品中。它通過一致的界面支持聊天、文件檢索和問答、文本摘要等功能。開發者可以連接 OpenAI、Hugging Face、Anthropic 以及其他 LLM,並且支持流行的向量存儲,無需管理基礎設施。Flat AI 內建提示範本、批處理、緩存、錯誤管理、多租戶和監控,實現 Web 應用、分析工具和自動化工作流程中 AI 功能的可擴展、安全部署。
  • 一個提供模組化管線的Python工具包,能用於創建具有記憶、工具整合、提示管理和自定義流程的LLM動作代理人。
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    Modular LLM Architecture 是什麼?
    模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計,簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器,以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線,以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端,允許切換或混用模型,同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度,促進元件重用,並維持對代理行為的透明度與控制。
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