Die besten интеграция с LlamaIndex-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte интеграция с LlamaIndex-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

интеграция с LlamaIndex

  • Ein KI-Agenten-Framework, das Multi-Schritt-Workflows von LLMs mit LlamaIndex überwacht, Anfragen orchestriert und Ergebniskontrollen automatisiert.
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    Was ist LlamaIndex Supervisor?
    LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.
  • Skalierbare, serverlose Chat-APIs für KI-Agenten auf Basis von LlamaIndex über AWS Lambda, Vercel oder Docker bereitstellen.
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    Was ist Llama Deploy?
    Llama Deploy ermöglicht die Umwandlung Ihrer LlamaIndex-Datenindizes in produktionsreife KI-Agents. Durch die Konfiguration von Zielbereitstellungsplattformen wie AWS Lambda, Vercel Functions oder Docker-Containern erhalten Sie sichere, automatisch skalierte Chat-APIs, die Antworten aus Ihrem benutzerdefinierten Index bereitstellen. Es kümmert sich um das Erstellen von Endpunkten, Request-Routing, tokenbasierte Authentifizierung und Leistungsüberwachung – alles out-of-the-box. Llama Deploy vereinfacht den gesamten Prozess der Bereitstellung von dialogfähiger KI, vom lokalen Testen bis zur Produktion, und garantiert niedrige Latenzzeiten sowie hohe Verfügbarkeit.
  • SecGPT automatisiert Schwachstellenbewertungen und Richtliniendurchsetzung für LLM-basierte Anwendungen durch anpassbare Sicherheitsprüfungen.
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    Was ist SecGPT?
    SecGPT umhüllt LLM-Aufrufe mit schichtweisen Sicherheitskontrollen und automatisierten Tests. Entwickler definieren Sicherheitsprofile in YAML, integrieren die Bibliothek in ihre Python-Pipelines und nutzen Module zur Erkennung von Prompt-Injections, Verhinderung von Datenlecks, Simulation adversarialer Bedrohungen und Überwachung der Compliance. SecGPT erstellt detaillierte Berichte über Verstöße, unterstützt Benachrichtigungen via Webhooks und integriert sich nahtlos mit Tools wie LangChain und LlamaIndex, um sichere und compliant KI-Deployments zu gewährleisten.
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