GenAI Processors stellt eine Bibliothek wiederverwendbarer, konfigurierbarer Prozessoren bereit, um End-to-End generative KI-Workflows aufzubauen. Entwickler können Dokumente aufnehmen, sie in semantische Fragmente zerlegen, Einbettungen generieren, Vektoren speichern und abfragen, Retrieval-Strategien anwenden und Prompt-Vorlagen für große Sprachmodelle dynamisch erstellen. Das Plug-and-Play-Design ermöglicht die einfache Erweiterung eigener Verarbeitungsschritte, nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten oder externen Vektor-Speichern sowie die Steuerung komplexer RAG-Pipelines für Aufgaben wie Fragebeantwortung, Zusammenfassung und Wissensabfrage.

Kaizen ist ein fortschrittliches KI-Agenten-Framework, das die Erstellung und Verwaltung autonomer LLM-gesteuerter Agenten vereinfacht. Es bietet eine modulare Architektur zur Definition von mehrstufigen Workflows, Integration externer Tools über APIs und Speicherung des Kontexts in Speicherpuffern, um zustandsbehaftete Gespräche aufrechtzuerhalten. Der Pipeline-Builder von Kaizen ermöglicht die Verkettung von Eingabeaufforderungen, Codeausführung und Datenbankabfragen innerhalb eines einzigen orchestrierten Ablaufs. Eingebaute Protokollierungs- und Überwachungs-Dashboards bieten Echtzeit-Einblicke in die Leistung der Agenten und Ressourcennutzung. Entwickler können Agenten in Cloud- oder On-Premise-Umgebungen mit Unterstützung für Auto-Scaling bereitstellen. Durch die Abstraktion von LLM-Interaktionen und betrieblichen Belangen befähigt Kaizen Teams, schnell zu prototypisieren, zu testen und AI-gesteuerte Automatisierung in Bereichen wie Kundenservice, Forschung und DevOps zu skalieren.

Co-Sight ist ein Open-Source-KI-Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von Echtzeit-Videoanalyse-Lösungen vereinfacht. Es bietet Module für Video-Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modeltraining und verteilte Inferenz an Edge und Cloud. Mit integrierter Unterstützung für Objekterkennung, Klassifizierung, Verfolgung und Pipeline-Orchestrierung sorgt Co-Sight für niedrige Latenz und hohe Durchsatzleistung. Sein modulares Design integriert sich nahtlos mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken und skaliert problemlos mit Kubernetes. Entwickler können Pipelines via YAML definieren, mit Docker bereitstellen und die Leistung über ein Web-Dashboard überwachen. Co-Sight ermöglicht den Aufbau fortschrittlicher Vision-Anwendungen für die Überwachung intelligenter Städte, intelligenter Transport und industrielle Qualitätskontrolle, wodurch Entwicklungszeit und Betriebsaufwand reduziert werden.