Proyectos Prácticos de Código Abierto
Proyectos prácticos de código abierto
ReaderLM-v2: La próxima evolución en la conversión de HTML a texto
¡Presentamos ReaderLM-v2! El modelo de 1.5B de Jina AI transforma HTML a Markdown/JSON con una precisión superior, 512K de contexto y soporte para 29 idiomas. Obtén una mejor extracción de contenido, análisis multilingüe y mayor estabilidad para todas tus necesidades de datos web.
Magentic: Integración fluida de LLM para desarrolladores de Python
**Magentic**: ¡Integra modelos de lenguaje (LLM) en tu código Python con facilidad! Define funciones que devuelven resultados estructurados, combina consultas a LLM con Python tradicional y construye sistemas de agentes complejos.
LiteLLM: Unificando la galaxia de los LLM para un desarrollo sin fisuras
LiteLLM: ¡Tu puerta de entrada unificada para más de cien LLM! Simplifica las interacciones, gestiona los costes y garantiza la fiabilidad con una API consistente tipo OpenAI. Sus características incluyen streaming, llamadas asíncronas, enrutador para planes de respaldo, y un proxy para limitación de peticiones/gestión de presupuesto.
Orquestación de IA: Una Introducción al SDK de Agents de OpenAI
¡Diseña flujos de trabajo inteligentes con múltiples agentes usando el SDK de Agentes de OpenAI! Crea aplicaciones de IA sofisticadas, conéctate a más de 100 LLMs y aprovecha funciones como traspasos, límites de seguridad y rastreo. ¡Empieza hoy mismo con nuestro framework de Python!
"Onlook: Revolucionando el diseño web con un editor de código visual impulsado por IA"
"Onlook ofrece a los diseñadores una experiencia de edición de código con enfoque visual, combinando la intuitividad de las herramientas de diseño con la potencia del desarrollo en Next.js y TailwindCSS. Edita directamente en el DOM del navegador, crea a partir de plantillas o descripciones de IA, y despliega con un solo clic."
OmniParser: Revolucionando la comprensión de pantallas para agentes de interfaz gráfica basados en visión
OmniParser revoluciona el análisis de pantallas para agentes de interfaz gráfica basados en visión al transformar capturas de pantalla en datos estructurados, mejorando las capacidades de interacción del modelo y proporcionando herramientas potentes para investigadores y desarrolladores de IA que crean soluciones de automatización de interfaces gráficas.