Einfache developer tools for AI-Tools entdecken

Erleichtern Sie Ihre Arbeit mit intuitiven developer tools for AI-Lösungen, die schnell und problemlos einsetzbar sind.

developer tools for AI

  • Plattform für kontinuierliche Verbesserung von AI-Produkten.
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    Was ist Autoblocks 2.0?
    Autoblocks ist ein cloudbasiertes Arbeitsumfeld, das darauf abzielt, Produktteams dabei zu helfen, ihre AI-Produkte gemeinsam zu bewerten, zu testen und zu verbessern. Die Plattform unterstützt A/B-Tests und lokale Experimente und stellt Werkzeuge und Insights für die effektive Entwicklung und Verbesserung von AI-Produkten bereit. Die flexiblen Entwickler-Tools sind speziell dafür ausgelegt, LLM-gestützte Produkte zu verbessern, und machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler, die zuverlässige AI-Erlebnisse schaffen möchten.
    Autoblocks 2.0 Hauptfunktionen
    • Kollaborativer cloudbasierter Arbeitsplatz
    • A/B-Testwerkzeuge
    • Lokale Experimentiermöglichkeiten
    • Echtzeit-Analytik
    • Entwicklerzentrierte Tools
    Autoblocks 2.0 Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine Angabe zur Open-Source-Verfügbarkeit, was die Anpassung einschränken könnte.
    Kein öffentliches GitHub-Repository für Community-Zusammenarbeit oder Transparenz.
    Preisdetails befinden sich hinter einer eigenen Seite, keine direkten Preisinformationen auf der Startseite.
    Keine Verfügbarkeit im App Store oder als Erweiterung; Plattform wahrscheinlich nur webzugänglich.

    Vorteile

    Automatisiert das Testen und Validieren von KI-Agenten und reduziert die manuelle QA-Zeit.
    Erfasst kontinuierlich Feedback von Fachexperten zur Verbesserung der Modelle.
    Erzeugt dynamische Testfälle basierend auf echten Benutzereingaben zur Erfassung von Randfällen.
    Verpflichtet zur Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA und SOC 2 Typ 2 für sensible Datenindustrien.
    Integriert sich nahtlos in bestehende Codebasen und Deployment-Setups ohne kompletten Austausch.
    Autoblocks 2.0 Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanYES
    Details zur kostenlosen Probeversion
    PreismodellBezahlt
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzMonatlich

    Details des Preisplans

    Startup

    199 USD
    • 5 GB verarbeitete Daten (danach 3 USD/GB)
    • 50.000 Punkte (danach 1,50 USD/1.000 Punkte)
    • 1 Monat Datenaufbewahrung (danach 3 USD/GB)
    • 3 Benutzer

    Wachstum

    799 USD
    • 20 GB verarbeitete Daten (danach 3 USD/GB)
    • 100.000 Punkte (danach 1,50 USD/1.000 Punkte)
    • 3 Monate Datenaufbewahrung (danach 3 USD/GB)
    • 5 Benutzer

    Unternehmen

    Individuell USD
    • HIPAA BAAs, Premium-Support
    • Lokale, gehostete Bereitstellung für hohe Volumen oder datenschutzsensible Daten

    Agenten-Simulation

    799 USD
    • 20 GB verarbeitete Daten (danach 3 USD/GB)
    • 100.000 Punkte (danach 1,50 USD/1.000 Punkte)
    • 3 Monate Datenaufbewahrung (danach 3 USD/GB)
    • 5 Benutzer
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://autoblocks.ai/pricing
  • Guardrails hilft, die Sicherheit und Genauigkeit von KI zu verbessern, indem es ihre Ausgaben kontrolliert.
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    Was ist Guardrails?
    Guardrails ist eine innovative Plattform, die Sicherheitsprotokolle und Ausgabenkontrollen für generative KI erstellt. Es fungiert als Aufsichtsmechanismus zur Überwachung der KI-Ausgaben und verhindert, dass diese in Ungenauigkeiten abweichen oder gewünschte Einschränkungen ignorieren. Dieses Tool ist für Entwickler und Unternehmen, die KI mit Vertrauen einsetzen möchten, unerlässlich, da es die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte aufrechterhält und gleichzeitig die Einhaltung etablierter Sicherheits- und Betriebsrichtlinien sicherstellt.
  • LangGraph steuert Sprachmodelle über graphbasierte Pipelines, ermöglicht modulare LLM-Ketten, Datenverarbeitung und mehrstufige KI-Workflows.
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    Was ist LangGraph?
    LangGraph bietet eine vielseitige graphbasierte Schnittstelle zur Steuerung von Sprachmodell-Operationen und Datenumwandlungen in komplexen KI-Workflows. Entwickler definieren einen Graphen, in dem jeder Knoten eine LLM-Aufruf oder einen Datenverarbeitungsschritt darstellt, während Verbindungen den Fluss von Eingaben und Ausgaben angeben. Mit Unterstützung für mehrere Modellanbieter wie OpenAI, Hugging Face und benutzerdefinierte Endpunkte ermöglicht LangGraph modulare Pipelinestellung und Wiederverwendung. Zu den Funktionen gehören Ergebniscaching, parallele und sequenzielle Ausführung, Fehlerbehandlung und eine integrierte Graphvisualisierung zum Debuggen. Durch die Abstraktion von LLM-Operationen als Graphknoten vereinfacht LangGraph die Wartung komplexer Schritt-für-Schritt-Reasoning-Aufgaben, Dokumentenanalyse, Chatbot-Flows und andere fortschrittliche NLP-Anwendungen, beschleunigt die Entwicklung und sorgt für Skalierbarkeit.
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