Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą LLM
Eunomia MCP Server to rozszerzenie frameworka Eunomia, które orkiestruje polityki zarządzania danymi—takie jak wykrywanie danych osobowych (PII) i kontrola dostępu—w strumieniach tekstowych aplikacji opartych na LLM, zapewniając solidną zgodność i bezpieczeństwo w środowiskach napędzanych przez AI.
Serwer Nile MCP łączy asystentów AI z platformą bazodanową Nile, umożliwiając płynną automatyzację operacji na bazach danych, zarządzanie poświadczeniami, wykonywanie zapytań SQL oraz obsługę regionów poprzez przepływy pracy oparte na LLM w FlowHunt.
Serwer MCP MongoDB umożliwia płynną integrację między asystentami AI a bazami danych MongoDB, pozwalając na bezpośrednie zarządzanie bazą, automatyzację zapytań oraz pobieranie danych poprzez standaryzowany Model Context Protocol (MCP).
Astra DB MCP Server łączy duże modele językowe (LLM) z Astra DB, umożliwiając bezpieczne, zautomatyzowane zapytania oraz zarządzanie danymi. Pozwala na bezpośrednią interakcję procesów AI z Astra DB, odblokowując produktywność i płynną automatyzację bazy danych.
DocsMCP to serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia Modelom Językowym (LLM) dostęp w czasie rzeczywistym zarówno do lokalnych, jak i zdalnych źródeł dokumentacji, usprawniając pracę deweloperów oraz wsparcie AI poprzez natychmiastowe, kontekstowe wyszukiwanie dokumentacji.
Serwer nx-mcp MCP łączy narzędzia buildowe monorepo Nx z asystentami AI i przepływami pracy LLM poprzez Model Context Protocol. Automatyzuj zarządzanie workspace, uruchamiaj komendy Nx i korzystaj z inteligentnej analizy projektów w swoim kodzie opartym na Nx.
Linear MCP Server łączy platformę do zarządzania projektami Linear z asystentami AI i dużymi modelami językowymi (LLM), umożliwiając zespołom automatyzację zarządzania zgłoszeniami, wyszukiwanie, aktualizacje oraz współpracę bezpośrednio przez interfejsy konwersacyjne.
Serwer mcp-local-rag MCP umożliwia lokalne, dbające o prywatność wyszukiwanie internetowe Retrieval-Augmented Generation (RAG) dla LLM-ów. Pozwala asystentom AI uzyskiwać dostęp, osadzać i wyodrębniać najnowsze informacje z internetu bez zewnętrznych API, usprawniając badania, tworzenie treści i workflow odpowiadania na pytania.
Serper MCP Server łączy asystentów AI z wyszukiwarką Google za pośrednictwem API Serper, umożliwiając natychmiastowe wyszukiwanie w sieci, obrazów, wideo, wiadomości, map, opinii, zakupów i zasobów naukowych bezpośrednio w przepływach pracy FlowHunt.
Serwer LlamaCloud MCP łączy asystentów AI z wieloma zarządzanymi indeksami na LlamaCloud, umożliwiając wyszukiwanie dokumentów na skalę przedsiębiorstwa, przeszukiwanie oraz wzbogacanie wiedzy poprzez przejrzysty interfejs Model Context Protocol oparty na narzędziach.
Home Assistant MCP Server (hass-mcp) łączy asystentów AI z Twoim inteligentnym domem Home Assistant, umożliwiając LLM zapytania, sterowanie i podsumowywanie urządzeń oraz automatyzacji za pośrednictwem Model Context Protocol.
Serwer MCP any-chat-completions-mcp łączy FlowHunt i inne narzędzia z dowolnym API Chat Completion kompatybilnym z SDK OpenAI. Umożliwia płynną integrację wielu dostawców LLM — w tym OpenAI, Perplexity, Groq, xAI i PyroPrompts — przekierowując zapytania czatowe przez jednolity, prosty interfejs.
Serwer Browserbase MCP umożliwia bezpieczną, chmurową automatyzację przeglądarki dla AI i LLM, pozwalając na zaawansowaną interakcję z siecią, ekstrakcję danych, testowanie UI oraz autonomiczne przeglądanie z płynną integracją z przepływami pracy FlowHunt.
Chat MCP to wieloplatformowa aplikacja desktopowa do czatu, która wykorzystuje Model Context Protocol (MCP) do komunikacji z różnymi dużymi modelami językowymi (LLM). Służy jako zunifikowany, minimalistyczny interfejs dla deweloperów i badaczy do testowania, interakcji i konfigurowania wielu backendów LLM, co czyni ją idealnym rozwiązaniem do prototypowania i nauki MCP.
Serwer Couchbase MCP łączy agentów AI oraz modele językowe (LLM) bezpośrednio z klastrami Couchbase, umożliwiając płynną obsługę bazy danych w języku naturalnym, automatyczne zarządzanie i interaktywne zapytania w ramach workflow deweloperskich.
Firecrawl MCP Server wzmacnia FlowHunt i asystentów AI zaawansowanym web scrapingiem, głębokim researchem oraz możliwościami odkrywania treści. Bezproblemowa integracja umożliwia ekstrakcję danych w czasie rzeczywistym i automatyczne workflow badawcze bezpośrednio w Twoim środowisku deweloperskim.
QGIS MCP Server łączy QGIS Desktop z LLM dla automatyzacji wspieranej przez AI — umożliwia kontrolę projektów, warstw, algorytmów oraz wykonywanie kodu Pythona bezpośrednio z interfejsów konwersacyjnych.
Serwer YDB MCP łączy asystentów AI i modele językowe LLM z bazami danych YDB, umożliwiając dostęp, zapytania i zarządzanie instancjami YDB w języku naturalnym. Umożliwia przepływy pracy oparte na AI i usprawnia operacje na bazie danych bez ręcznego używania SQL.
Serwer Microsoft Fabric MCP umożliwia płynną, opartą na AI interakcję z ekosystemem inżynierii danych i analityki Microsoft Fabric. Wspiera zarządzanie przestrzeniami roboczymi, tworzenie notebooków PySpark, pobieranie schematów tabel delta, wykonywanie zapytań SQL oraz zaawansowane generowanie i optymalizację kodu wspieraną przez LLM.
Serwer Patronus MCP usprawnia ocenę i eksperymentowanie z LLM dla deweloperów i badaczy, zapewniając automatyzację, przetwarzanie wsadowe i solidną infrastrukturę do benchmarkingu systemów AI w ramach FlowHunt.
Serwer OpenAPI Schema MCP udostępnia specyfikacje OpenAPI modelom językowym (LLM), umożliwiając eksplorację API, wyszukiwanie schematów, generowanie kodu i przegląd bezpieczeństwa poprzez strukturalny dostęp do endpointów, parametrów i komponentów.
Zintegruj Vectorize MCP Server z FlowHunt, aby umożliwić zaawansowane wyszukiwanie wektorowe, wyszukiwanie semantyczne oraz ekstrakcję tekstu dla potężnych, opartych na AI procesów. Bezproblemowo łącz agentów AI z zewnętrznymi bazami danych wektorów, zapewniając interakcje w czasie rzeczywistym, bogate w kontekst oraz zarządzanie danymi na dużą skalę.
Mesh Agent MCP Server łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, tworząc pomost między dużymi modelami językowymi (LLM) a rzeczywistymi informacjami dla płynnej integracji workflow. Umożliwia wykonywanie zapytań do baz danych, zarządzanie plikami i interakcje z API w ekosystemie Model Context Protocol (MCP).
Komponent Agent AI w FlowHunt wzmacnia Twoje przepływy pracy autonomicznym podejmowaniem decyzji i możliwością korzystania z narzędzi. Wykorzystuje duże modele językowe i łączy się z różnorodnymi narzędziami, aby rozwiązywać zadania, realizować cele i zapewniać inteligentne odpowiedzi. Idealny do budowania zaawansowanych automatyzacji i interaktywnych rozwiązań AI.
Poznaj komponent Generator w FlowHunt — potężne generowanie tekstu oparte na AI z wykorzystaniem wybranego modelu LLM. Bez wysiłku twórz dynamiczne odpowiedzi chatbotów, łącząc prompty, opcjonalne instrukcje systemowe, a nawet obrazy jako wejście, czyniąc Generator kluczowym narzędziem do budowy inteligentnych, konwersacyjnych przepływów pracy.
Komponent Generator Ustrukturyzowanego Wyniku pozwala tworzyć precyzyjne, ustrukturyzowane dane z dowolnego promptu wejściowego, korzystając z wybranego przez Ciebie modelu LLM. Zdefiniuj dokładnie, jakie pola danych i format wyjścia chcesz otrzymać, zapewniając spójne i niezawodne odpowiedzi w zaawansowanych workflow AI.
Odblokuj moc niestandardowych modeli językowych dzięki komponentowi Custom OpenAI LLM w FlowHunt. Bezproblemowo integruj własne modele kompatybilne z OpenAI — w tym JinaChat, LocalAI i Prem — poprzez podanie kluczy API i endpointów. Dostosuj kluczowe ustawienia, takie jak temperatura i maksymalna liczba tokenów, oraz włącz buforowanie wyników dla wydajnych i skalowalnych przepływów pracy AI.
Dowiedz się, jak budować solidnych, gotowych do produkcji agentów AI dzięki naszej kompleksowej metodologii 12 czynników. Poznaj najlepsze praktyki w zakresie przetwarzania języka naturalnego, zarządzania kontekstem i integracji narzędzi, by tworzyć skalowalne systemy AI dostarczające realną wartość biznesową.
Poznaj procesy myślowe agentów AI w kompleksowej ocenie GPT-4o. Odkryj, jak radzi sobie z zadaniami takimi jak generowanie treści, rozwiązywanie problemów i pisanie kreatywne, korzystając z zaawansowanych metryk i dogłębnej analizy. Dowiedz się, jaka przyszłość czeka adaptacyjne rozumowanie i multimodalne możliwości AI.
Agentowy RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) to zaawansowane środowisko AI integrujące inteligentnych agentów z tradycyjnymi systemami RAG, umożliwiające autonomiczną analizę zapytań, strategiczne podejmowanie decyzji oraz adaptacyjne pozyskiwanie informacji dla zwiększonej dokładności i efektywności.
AI rewolucjonizuje rozrywkę, wzbogacając gry, filmy i muzykę poprzez dynamiczne interakcje, personalizację i ewolucję treści w czasie rzeczywistym. Napędza gry adaptacyjne, inteligentnych NPC oraz spersonalizowane doświadczenia użytkowników, przekształcając sposób opowiadania historii i zaangażowania.
Cache Augmented Generation (CAG) to nowatorskie podejście do zwiększania możliwości dużych modeli językowych (LLM) poprzez wcześniejsze załadowanie wiedzy w postaci wstępnie obliczonych pamięci podręcznych klucz-wartość, co umożliwia niską latencję, wysoką dokładność i wydajność AI w zadaniach wymagających statycznej wiedzy.
Dowiedz się więcej o Claude od Anthropic. Zrozum, do czego służy, poznaj dostępne modele oraz ich unikalne cechy.
Dostrajanie do instrukcji to technika w AI, która dostraja duże modele językowe (LLM) na parach instrukcja-odpowiedź, zwiększając ich zdolność do wykonywania ludzkich poleceń i realizacji określonych zadań.
FlowHunt 2.4.1 wprowadza najnowsze modele AI, w tym Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 oraz Stable Diffusion, rozszerzając Twoje możliwości eksperymentowania, kreatywności i automatyzacji w projektach AI.
Generowanie tekstu za pomocą dużych modeli językowych (LLM) odnosi się do zaawansowanego wykorzystania modeli uczenia maszynowego do tworzenia tekstu podobnego do ludzkiego na podstawie podpowiedzi. Poznaj, jak LLM-y, napędzane architekturami transformerów, rewolucjonizują tworzenie treści, chatboty, tłumaczenia i wiele więcej.
Dowiedz się więcej o modelu Grok firmy xAI, zaawansowanym chatbotcie AI prowadzonym przez Elona Muska. Poznaj dostęp do danych w czasie rzeczywistym, kluczowe funkcje, wyniki testów, zastosowania oraz porównanie z innymi modelami AI.
Poznaj koszty związane z trenowaniem i wdrażaniem dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-3 i GPT-4, w tym wydatki na sprzęt, energię, infrastrukturę oraz strategie zarządzania i redukcji tych kosztów.
LangChain to otwartoźródłowy framework do tworzenia aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), usprawniający integrację zaawansowanych LLM-ów, takich jak GPT-3.5 i GPT-4 od OpenAI, z zewnętrznymi źródłami danych na potrzeby zaawansowanych aplikacji NLP.
LangGraph to zaawansowana biblioteka do budowania stanowych, wieloaktorowych aplikacji z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM). Opracowana przez LangChain Inc, rozszerza LangChain o możliwości cyklicznych obliczeń, umożliwiając złożone zachowania agentowe i workflowy z udziałem człowieka.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli AI, w tym modele Claude firmy Anthropic. Dowiedz się, jak korzystać z Claude w swoich narzędziach AI i chatbotach dzięki konfigurowalnym ustawieniom dla spersonalizowanych odpowiedzi.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli AI, w tym rewolucyjne modele DeepSeek. Oto jak korzystać z DeepSeek w swoich narzędziach AI i chatbotach.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli AI, w tym Google Gemini. Dowiedz się, jak korzystać z Gemini w swoich narzędziach AI i chatbotach, przełączać się między modelami oraz kontrolować zaawansowane ustawienia, takie jak liczba tokenów i temperatura.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli generowania tekstu, w tym modele Llama firmy Meta. Dowiedz się, jak zintegrować Llama z własnymi narzędziami AI i chatbotami, dostosować ustawienia takie jak maksymalna liczba tokenów i temperatura oraz usprawnić przepływy pracy zasilane przez AI.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli tekstowych AI, w tym modele Mistral. Dowiedz się, jak używać Mistral w swoich narzędziach AI i chatbotach.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli generowania tekstu, w tym modele OpenAI. Oto jak używać ChatGPT w swoich narzędziach AI i chatbotach.
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli generowania tekstu, w tym modele xAI. Zobacz, jak korzystać z modeli xAI w swoich narzędziach AI i chatbotach.
Dowiedz się, jak naukowcy z MIT rozwijają duże modele językowe (LLM), prezentując nowe spostrzeżenia dotyczące ludzkich przekonań, nowatorskie narzędzia do wykrywania anomalii oraz strategie dostosowywania modeli AI do oczekiwań użytkowników w różnych sektorach.
Odpowiadanie na pytania z wykorzystaniem Retrieval-Augmented Generation (RAG) łączy wyszukiwanie informacji oraz generowanie języka naturalnego, aby ulepszyć duże modele językowe (LLM) poprzez uzupełnianie odpowiedzi o odpowiednie, aktualne dane z zewnętrznych źródeł. To hybrydowe podejście poprawia dokładność, trafność i elastyczność w dynamicznych dziedzinach.
Dowiedz się, jak FlowHunt wykorzystał one-shot prompting do nauczenia LLM-ów wyszukiwania i osadzania odpowiednich filmów z YouTube w WordPressie. Ta technika zapewnia perfekcyjne osadzenia iframe, oszczędzając czas i podnosząc jakość treści na blogu.
Perplexity AI to zaawansowana wyszukiwarka oparta na sztucznej inteligencji oraz narzędzie konwersacyjne, które wykorzystuje NLP i uczenie maszynowe do dostarczania precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi wraz z cytowaniami. Idealne do badań, nauki i zastosowań profesjonalnych – integruje wiele dużych modeli językowych i źródeł, zapewniając dokładne, aktualne pozyskiwanie informacji.
W świecie dużych modeli językowych (LLM) prompt to tekst wejściowy, który kieruje generowaną odpowiedzią modelu. Dowiedz się, jak skuteczne prompty — w tym techniki zero-, one-, few-shot oraz chain-of-thought — poprawiają jakość odpowiedzi AI.
Rozszerzanie zapytań to proces ulepszania pierwotnego zapytania użytkownika przez dodanie terminów lub kontekstu, co poprawia wyszukiwanie dokumentów i pozwala uzyskać dokładniejsze, bardziej kontekstowe odpowiedzi, zwłaszcza w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Token w kontekście dużych modeli językowych (LLM) to sekwencja znaków, którą model przekształca w reprezentacje numeryczne dla efektywnego przetwarzania. Tokeny są podstawowymi jednostkami tekstu wykorzystywanymi przez LLM, takimi jak GPT-3 i ChatGPT, do rozumienia i generowania języka.
Dowiedz się, jak zbudować generator gier JavaScript z wykorzystaniem AI w FlowHunt, używając agenta Tool Calling, węzła Prompt i LLM Anthropic. Przewodnik krok po kroku oparty na schemacie przepływu.
Poznaj zaawansowane możliwości Llama 3.3 70B Versatile 128k jako agenta AI. Ta szczegółowa recenzja analizuje jej wnioskowanie, rozwiązywanie problemów i umiejętności twórcze w zróżnicowanych zadaniach z prawdziwego świata.
Zredukuj halucynacje AI i zapewnij dokładne odpowiedzi chatbota dzięki funkcji Harmonogramu FlowHunt. Poznaj korzyści, praktyczne zastosowania i krok po kroku dowiedz się, jak skonfigurować to potężne narzędzie.
