Prehľadávať všetok obsah označený LLM
Eunomia MCP Server je rozšírením frameworku Eunomia, ktorý orchestruje politiku správy údajov – ako je detekcia osobných údajov (PII) a kontrola prístupu – naprieč textovými prúdmi v aplikáciách založených na LLM, čím zabezpečuje robustnú zhodu a bezpečnosť v prostrediach poháňaných AI.
Nile MCP Server prepája AI asistentov s databázovou platformou Nile a umožňuje bezproblémovú automatizáciu databázových operácií, správu poverení, vykonávanie SQL príkazov a správu regiónov cez LLM workflow v prostredí FlowHunt.
MongoDB MCP Server umožňuje bezproblémovú integráciu medzi AI asistentmi a databázami MongoDB, čo umožňuje priame spravovanie databáz, automatizáciu dotazov a získavanie dát prostredníctvom štandardizovaného Model Context Protocol (MCP).
Astra DB MCP Server prepája veľké jazykové modely (LLM) s Astra DB, umožňuje bezpečné, automatizované dotazovanie a správu dát. Umožňuje AI workflow priamo komunikovať s Astra DB, čím odomyká produktivitu a bezproblémovú automatizáciu databáz.
DocsMCP je server Model Context Protocol (MCP), ktorý poskytuje veľkým jazykovým modelom (LLM) prístup k dokumentácii v reálnom čase z lokálnych aj vzdialených zdrojov, zefektívňuje prácu vývojárov a AI asistenciu umožnením okamžitého, kontextovo citlivého vyhľadávania dokumentácie.
Linear MCP Server prepája platformu Linear na riadenie projektov s AI asistentmi a LLM, vďaka čomu môžu tímy automatizovať správu úloh, vyhľadávanie, aktualizácie a spoluprácu priamo cez konverzačné rozhrania.
LlamaCloud MCP Server spája AI asistentov s viacerými spravovanými indexmi na LlamaCloud a umožňuje podnikového rozsahu vyhľadávanie dokumentov, prehľadávanie a rozširovanie znalostí prostredníctvom čistého rozhrania Model Context Protocol založeného na nástrojoch.
Server mcp-local-rag MCP umožňuje rešpektujúce súkromie, lokálne vyhľadávanie na webe s Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre LLM. Umožňuje AI asistentom pristupovať k najnovším informáciám z webu, vkladať ich a extrahovať bez externých API, čím zlepšuje výskum, tvorbu obsahu a workflow otázok a odpovedí.
nx-mcp MCP Server prepája nástroje na buildovanie Nx monorepo s AI asistentmi a LLM workflowmi cez Model Context Protocol. Automatizujte správu workspace, spúšťajte Nx príkazy a využite inteligentnú analýzu projektov vo vašom kóde postavenom na Nx.
Serper MCP Server prepája AI asistentov s vyhľadávaním Google cez Serper API, čím umožňuje vyhľadávanie webu, obrázkov, videí, správ, máp, recenzií, nákupov a akademických zdrojov v reálnom čase priamo v rámci workflow FlowHunt.
Home Assistant MCP Server (hass-mcp) prepája AI asistentov s vašou inteligentnou domácnosťou Home Assistant, čím umožňuje LLM modelom dotazovať sa, ovládať a sumarizovať zariadenia a automatizácie prostredníctvom Model Context Protocol.
Server any-chat-completions-mcp MCP spája FlowHunt a ďalšie nástroje s akýmkoľvek Chat Completion API kompatibilným so SDK OpenAI. Umožňuje bezproblémovú integráciu viacerých poskytovateľov LLM—vrátane OpenAI, Perplexity, Groq, xAI a PyroPrompts—tým, že prepája chatovacie dotazy cez jednotné, jednoduché rozhranie.
Browserbase MCP Server umožňuje bezpečnú cloudovú automatizáciu prehliadača pre AI a LLM, čím poskytuje výkonnú webovú interakciu, extrakciu dát, testovanie používateľského rozhrania a autonómne prehliadanie s bezproblémovou integráciou do workflowov FlowHunt.
Couchbase MCP Server spája AI agentov a LLMy priamo s Couchbase klastrami, čím umožňuje plynulé databázové operácie v prirodzenom jazyku, automatizovanú správu a interaktívne dopytovanie priamo v pracovných postupoch vývojára.
Firecrawl MCP Server posilňuje FlowHunt a AI asistentov pokročilým web scrapingom, hlbokým výskumom a možnosťami objavovania obsahu. Bezproblémová integrácia umožňuje extrakciu dát v reálnom čase a automatizované výskumné workflowy priamo vo vašom vývojovom prostredí.
Chat MCP je multiplatformová desktopová chatovacia aplikácia, ktorá využíva Model Context Protocol (MCP) na prepojenie s rôznymi veľkými jazykovými modelmi (LLM). Slúži ako jednotné, minimalistické rozhranie pre vývojárov a výskumníkov na testovanie, interakciu a konfiguráciu viacerých LLM backendov, čo ho robí ideálnym na prototypovanie a učenie sa MCP.
QGIS MCP Server prepája QGIS Desktop s LLM pre AI-automatizáciu – umožňuje ovládanie projektov, vrstiev, algoritmov a spúšťanie Python kódu priamo z konverzačných rozhraní.
YDB MCP Server prepája AI asistentov a LLM s databázami YDB, umožňuje prístup v prirodzenom jazyku, dotazovanie a správu YDB inštancií. Umožňuje AI workflow a zjednodušuje databázové operácie bez manuálneho SQL.
Microsoft Fabric MCP Server umožňuje bezproblémovú AI-riadenú interakciu s ekosystémom dátového inžinierstva a analytiky Microsoft Fabric. Podporuje správu pracovných priestorov, vývoj PySpark notebookov, získavanie schém delta tabuliek, vykonávanie SQL a pokročilú generáciu a optimalizáciu kódu poháňanú LLM.
OpenAPI Schema MCP Server sprístupňuje OpenAPI špecifikácie veľkým jazykovým modelom (LLM), umožňuje prehliadanie API, vyhľadávanie schém, generovanie kódu a bezpečnostnú kontrolu tým, že poskytuje štruktúrovaný prístup k endpointom, parametrom a komponentom.
Patronus MCP Server zjednodušuje hodnotenie a experimentovanie s LLM pre vývojárov a výskumníkov, poskytuje automatizáciu, batch spracovanie a robustné nastavenie pre AI benchmarking v rámci FlowHunt.
Integrujte Vectorize MCP Server s FlowHunt a umožnite pokročilé získavanie vektorov, sémantické vyhľadávanie a extrakciu textov pre výkonné AI pracovné toky. Bez námahy prepojte AI agentov s externými vektorovými databázami pre interakcie bohaté na kontext v reálnom čase a správu veľkých dát.
Mesh Agent MCP Server prepája AI asistentov s externými dátovými zdrojmi, API a službami, čím vytvára most medzi veľkými jazykovými modelmi (LLM) a reálnymi informáciami pre bezproblémovú integráciu do pracovných tokov. Umožňuje úlohy ako dotazy do databáz, správu súborov a interakciu s API v rámci ekosystému Model Context Protocol (MCP).
Komponent AI Agent v FlowHunt posilňuje vaše workflowy autonómnym rozhodovaním a schopnosťou používať nástroje. Využíva veľké jazykové modely a pripája sa k rôznym nástrojom na riešenie úloh, sledovanie cieľov a poskytovanie inteligentných odpovedí. Ideálny na tvorbu pokročilých automatizácií a interaktívnych AI riešení.
Preskúmajte komponent Generátor vo FlowHunt—výkonné generovanie textu poháňané AI pomocou vami zvoleného LLM modelu. Jednoducho vytvárajte dynamické odpovede chatbotov kombinovaním promptov, voliteľných systémových inštrukcií a dokonca aj obrázkov ako vstupu, čo z neho robí kľúčový nástroj na budovanie inteligentných, konverzačných workflowov.
Komponent Generátor štruktúrovaného výstupu vám umožňuje vytvárať presné, štruktúrované dáta z akéhokoľvek vstupného promptu použitím vami vybraného LLM modelu. Definujte presné dátové polia a formát výstupu, ktoré chcete, čím zabezpečíte konzistentné a spoľahlivé odpovede pre pokročilé AI workflow.
Odomknite silu vlastných jazykových modelov s komponentom Vlastný OpenAI LLM vo FlowHunt. Bezproblémovo integrujte svoje vlastné modely kompatibilné s OpenAI – vrátane JinaChat, LocalAI a Prem – zadaním API kľúčov a endpointov. Vyladte základné nastavenia ako teplota a maximálny počet tokenov a povoľte cache výsledkov pre efektívne a škálovateľné AI workflow.
Naučte sa, ako vytvárať robustných, produkčne pripravených AI agentov s našou komplexnou 12-faktorovou metodológiou. Objavte najlepšie postupy pre spracovanie prirodzeného jazyka, správu kontextu a integráciu nástrojov na vytvorenie škálovateľných AI systémov, ktoré prinášajú skutočnú obchodnú hodnotu.
Agentický RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) je pokročilý rámec umelej inteligencie, ktorý integruje inteligentných agentov do tradičných RAG systémov, čo umožňuje autonómnu analýzu dopytov, strategické rozhodovanie a adaptívne vyhľadávanie informácií pre vyššiu presnosť a efektivitu.
Preskúmajte procesy myslenia AI agentov v tomto komplexnom hodnotení GPT-4o. Objavte, ako si vedie pri úlohách ako generovanie obsahu, riešenie problémov a kreatívne písanie, s využitím pokročilých metrík a hĺbkovej analýzy. Odhaľte budúcnosť adaptívneho uvažovania a multimodálnych schopností AI.
AI revolučne mení zábavu, zlepšuje hry, film a hudbu prostredníctvom dynamických interakcií, personalizácie a evolúcie obsahu v reálnom čase. Poháňa adaptívne hry, inteligentných NPC a personalizované používateľské zážitky, pretvára rozprávanie príbehov a angažovanosť.
Cache Augmented Generation (CAG) je nový prístup na zlepšenie veľkých jazykových modelov (LLM) prednahrávaním znalostí vo forme vopred vypočítaných kľúč-hodnota (KV) cache, čo umožňuje nízku latenciu, presný a efektívny výkon AI pre úlohy so statickými znalosťami.
Zistite viac o Claude od spoločnosti Anthropic. Pochopte, na čo sa používa, aké modely ponúka a aké sú jeho jedinečné vlastnosti.
FlowHunt 2.4.1 prináša významné nové AI modely vrátane Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 a Stable Diffusion, čím rozširuje vaše možnosti experimentovania, kreativity a automatizácie v AI projektoch.
Generovanie textu pomocou veľkých jazykových modelov (LLMs) označuje pokročilé využitie strojového učenia na produkciu textu podobného ľudskému na základe zadaných promptov. Preskúmajte, ako LLMs, poháňané architektúrou transformerov, revolučne menia tvorbu obsahu, chatboty, preklad a ďalšie oblasti.
Zistite viac o modeli Grok od xAI, pokročilom AI chatbote vedenom Elonom Muskom. Objavte jeho prístup k dátam v reálnom čase, kľúčové vlastnosti, benchmarky, použitia a porovnanie s inými AI modelmi.
Ladenie pomocou inštrukcií je technika v oblasti AI, ktorá dolaďuje veľké jazykové modely (LLM) na pároch inštrukcia-odpoveď, čím zlepšuje ich schopnosť nasledovať ľudské pokyny a vykonávať konkrétne úlohy.
LangGraph je pokročilá knižnica na tvorbu stavových aplikácií s viacerými aktérmi pomocou veľkých jazykových modelov (LLM). Vyvinutá spoločnosťou LangChain Inc, rozširuje LangChain o cyklické výpočtové schopnosti, čím umožňuje komplexné, agentovité správanie a workflowy s ľudskou spätnou väzbou.
LangChain je open-source framework na vývoj aplikácií poháňaných veľkými jazykovými modelmi (LLM), ktorý zjednodušuje integráciu výkonných LLM ako OpenAI GPT-3.5 a GPT-4 s externými zdrojmi dát pre pokročilé NLP aplikácie.
FlowHunt podporuje desiatky AI modelov vrátane modelov Claude od spoločnosti Anthropic. Zistite, ako používať Claude vo svojich AI nástrojoch a chatbotov s prispôsobiteľnými nastaveniami pre odpovede na mieru.
FlowHunt podporuje desiatky AI modelov vrátane revolučných modelov DeepSeek. Tu je návod, ako používať DeepSeek vo svojich AI nástrojoch a chatbot-och.
FlowHunt podporuje desiatky AI modelov vrátane Google Gemini. Zistite, ako používať Gemini vo svojich AI nástrojoch a chatbot-och, prepínať medzi modelmi a ovládať pokročilé nastavenia ako tokeny a teplota.
FlowHunt podporuje desiatky modelov na generovanie textu, vrátane modelov Llama od spoločnosti Meta. Naučte sa, ako integrovať Llama do svojich AI nástrojov a chatbotov, prispôsobiť nastavenia ako maximálny počet tokenov a teplotu a zefektívniť pracovné postupy poháňané umelou inteligenciou.
FlowHunt podporuje desiatky AI textových modelov vrátane modelov od Mistral. Tu je návod, ako používať Mistral vo vašich AI nástrojoch a chatbotoch.
FlowHunt podporuje desiatky modelov na generovanie textu, vrátane modelov od OpenAI. Tu je návod, ako používať ChatGPT vo vašich AI nástrojoch a chatbot-och.
FlowHunt podporuje desiatky modelov na generovanie textu, vrátane modelov od xAI. Tu je návod, ako používať modely xAI vo vašich AI nástrojoch a chatbot-och.
Objavte náklady spojené s trénovaním a nasadzovaním veľkých jazykových modelov (LLM) ako GPT-3 a GPT-4, vrátane výdavkov na výpočtovú techniku, energiu a hardvér, a preskúmajte stratégie na riadenie a znižovanie týchto nákladov.
Odpovedanie na otázky s Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombinuje vyhľadávanie informácií a generovanie prirodzeného jazyka na vylepšenie veľkých jazykových modelov (LLM) tým, že ich odpovede dopĺňa o relevantné, aktuálne údaje z externých zdrojov. Tento hybridný prístup zvyšuje presnosť, relevantnosť a prispôsobivosť v dynamických oblastiach.
Zistite, ako FlowHunt využil one-shot prompting na naučenie LLM nájsť a vložiť relevantné YouTube videá do WordPressu. Táto technika zaručuje dokonalé iframe vloženia, šetrí čas a zvyšuje kvalitu blogového obsahu.
Perplexity AI je pokročilý vyhľadávací nástroj poháňaný umelou inteligenciou a konverzačný nástroj, ktorý využíva NLP a strojové učenie na poskytovanie presných, kontextových odpovedí s citáciami. Ideálny pre výskum, vzdelávanie a profesionálne použitie, integruje viacero veľkých jazykových modelov a zdrojov pre presné a aktuálne získavanie informácií.
V oblasti veľkých jazykových modelov (LLM) je prompt vstupný text, ktorý usmerňuje výstup modelu. Zistite, ako efektívne prompty, vrátane techník zero-, one-, few-shot a chain-of-thought, zvyšujú kvalitu odpovedí v jazykových AI modeloch.
Rozšírenie dopytu je proces vylepšenia pôvodného dopytu používateľa pridaním pojmov alebo kontextu, čím sa zlepšuje vyhľadávanie dokumentov pre presnejšie a kontextovo relevantné odpovede, najmä v systémoch RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Token v kontexte veľkých jazykových modelov (LLM) je sekvencia znakov, ktorú model prevádza na číselné reprezentácie pre efektívne spracovanie. Tokeny sú základné jednotky textu, ktoré LLM ako GPT-3 a ChatGPT používajú na porozumenie a generovanie jazyka.
Preskúmajte pokročilé schopnosti modelu Llama 3.3 70B Versatile 128k ako AI agenta. Táto hĺbková recenzia analyzuje jeho schopnosti v oblasti uvažovania, riešenia problémov a kreativity na rôznych reálnych úlohách.
Objavte, ako výskumníci z MIT posúvajú veľké jazykové modely (LLM) vpred vďaka novým poznatkom o ľudských presvedčeniach, inovatívnym nástrojom na detekciu anomálií a stratégiám pre zosúladenie AI modelov s očakávaniami používateľov v rôznych sektoroch.
Naučte sa vytvoriť AI JavaScript generátor hier vo FlowHunt pomocou Tool Calling Agenta, uzla Prompt a LLM Anthropic. Podrobný návod podľa diagramu toku.
Znížte halucinácie AI a zabezpečte presné odpovede chatbotu pomocou funkcie Plánovanie vo FlowHunt. Objavte výhody, praktické prípady použitia a podrobný návod na nastavenie tohto výkonného nástroja.
