MCP Context Forge ermöglicht es Entwicklern, mehrere Kanäle wie Text, Code, Einbettungen und benutzerdefinierte Metadaten zu definieren und sie zu kohäsiven Kontextfenstern für KI-Agenten zu orchestrieren. Durch seine Pipeline-Architektur automatisiert es die Segmentierung der Quelldaten, bereichert sie mit Anmerkungen und merge die Kanäle basierend auf konfigurierbaren Strategien wie Prioritätsgewichtung oder dynamischem Pruning. Das Framework unterstützt adaptive Kontextlängenverwaltung, retrieval-gestützte Generierung und eine nahtlose Integration mit IBM Watson und Drittanbieter-LLMs, um sicherzustellen, dass KI-Agenten relevanten, prägnanten und aktuellen Kontext erhalten. Dies verbessert die Leistung bei Aufgaben wie Konversations-KI, Dokumenten-Q&A und automatischer Zusammenfassung.

Modal ist eine serverlose Plattform der nächsten Generation, die für AI-, Data-Science- und Maschinenlern-Teams konzipiert wurde. Sie erleichtert das Ausführen von generativen AI-Modellen, großen Batch-Jobs, Auftragswarteschlangen und vielem mehr. Mit Modal können Entwickler ihren eigenen Code mitbringen, ihn ohne Bedenken hinsichtlich der Infrastruktur in der Cloud ausführen und Produktionsarbeitslasten effizient mit Tausenden von CPUs und GPUs skalieren. Modal bietet eine mühelose Einrichtung und Integration für eine hochleistungsfähige Rechenumgebung, die den Teams hilft, schneller zu innovieren und mit niedrigeren Kosten zu entwickeln.