Die besten Enterprise-AI-Lösungen-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Enterprise-AI-Lösungen-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Enterprise-AI-Lösungen

  • Julep AI ist eine No-Code-Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit benutzerdefinierten Workflows, API-Integrationen und Wissensdatenbanken.
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    Was ist Julep AI?
    Julep AI ist ein umfassender Agenten-Builder, der Entwicklern und Nicht-Technikern ermöglicht, intelligente Assistenten ohne Programmieren zu erstellen. Benutzer greifen auf das portal docs.julep.ai zu, um Agenten zu konfigurieren, Absichten zu definieren, Wissensdatenbanken hochzuladen und Dienste wie Zapier, Google Sheets und benutzerdefinierte APIs zu integrieren. Die Plattform unterstützt fortschrittliche LLM-Orchestrierung, Speicherverwaltung und benutzerdefinierte Prompt-Entwicklung. Agents können auf Webseiten, Messaging-Apps oder internen Tools über SDKs und Webhooks bereitgestellt werden. Zudem bietet Julep Unternehmensfunktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrolle, Teamzusammenarbeit, Nutzungsanalysen und Multi-Model-Unterstützung, um Unternehmen bei der Automatisierung von Support, Datenabruf und Workflow-Automatisierung zu unterstützen.
  • PoplarML ermöglicht skalierbare KI-Modellbereitstellungen mit minimalem Ingenieureinsatz.
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    Was ist PoplarML - Deploy Models to Production?
    PoplarML ist eine Plattform, die die Bereitstellung von produktionsbereiten, skalierbaren Machine-Learning-Systemen mit minimalem Ingenieureinsatz erleichtert. Es ermöglicht Teams, ihre Modelle mit einem einzigen Befehl in gebrauchsfertige API-Endpunkte umzuwandeln. Diese Fähigkeit reduziert erheblich die Komplexität und die Zeit, die normalerweise mit der Bereitstellung von ML-Modellen verbunden sind, und stellt sicher, dass Modelle effizient und zuverlässig in verschiedenen Umgebungen skaliert werden können. Durch die Nutzung von PoplarML können Organisationen sich stärker auf die Erstellung und Verbesserung von Modellen anstatt auf die Komplexität der Bereitstellung und Skalierbarkeit konzentrieren.
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