2 repository-uri
The process of shaping AI agent behavior and knowledge through custom data ingestion.
Distinct from Agent Training: Focuses on customizing an existing agent's knowledge base via files/links rather than training RL agents in simulations
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Agent Knowledge Customization. Refine with filters or upvote what's useful.
Riona-AI-Agent este un agent de automatizare LLM și un framework de automatizare a browserului conceput pentru a executa fluxuri de lucru complexe, a se antrena pe date personalizate și a genera conținut AI. Acesta funcționează ca un instrument de automatizare pentru social media, destinat programării conținutului, gestionării mai multor profiluri și automatizării acțiunilor de engagement pe platformele sociale. Sistemul include un tablou de bord centralizat pentru monitorizarea stării live, a rezumatelor de runtime și a logurilor de activitate ale agenților AI. Utilizează modele de machine learning pentru a identifica și ocoli provocările de securitate vizuală în timpul sesiunilor de navigare automatizate. Capabilitățile agentului acoperă automatizarea social media, inclusiv automatizarea interacțiunilor repetitive și programarea postărilor. Suportă antrenarea agenților AI prin ingestia de link-uri web, audio și documente pentru a personaliza baza de cunoștințe și comportamentul agentului. Framework-ul este construit folosind Node.js și TypeScript.
Allows training agents by ingesting information from web links, audio files, and documents.
ChatGPT-On-CS este o platformă inteligentă de automatizare a serviciului clienți care utilizează modele de limbaj mari (LLM) pentru a automatiza interacțiunile pe rețelele sociale și platformele de e-commerce. Funcționează ca o punte de legătură între aceste modele și serviciile externe, oferind o interfață unificată pentru gestionarea chat-urilor din mai multe rețele și magazine online. Platforma dispune de un motor personalizat de baze de cunoștințe care permite crearea de agenți AI privați, antrenați pe documentele companiei încărcate. Include, de asemenea, un framework de plugin-uri care permite agenților AI să acceseze date în timp real de pe internet și funcții locale ale sistemului de operare pentru a-și extinde capabilitățile. Sistemul procesează conținut multimodal, inclusiv date text, voce și imagine, pentru a gestiona cerințe de comunicare diverse. Suportă generarea de răspunsuri printr-o combinație de RAG (retrieval-augmented generation) pentru răspunsuri specifice domeniului, plugin-uri externe și șabloane statice presetate pentru interacțiunile frecvente.
Shapes AI agent behavior and knowledge by ingesting custom company documents for specialized responses.