AutoML-Agent proporciona un marco versátil basado en Python que orquesta cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático a través de una interfaz de agente inteligente. Comenzando con la ingestión automática de datos, realiza análisis exploratorios, manejo de valores faltantes y creación de características mediante pipelines configurables. A continuación, realiza búsqueda de arquitectura de modelo y optimización de hiperparámetros impulsada por grandes modelos de lenguaje para sugerir configuraciones óptimas. El agente luego ejecuta experimentos en paralelo, rastreando métricas y visualizaciones para comparar el rendimiento. Una vez identificado el mejor modelo, AutoML-Agent simplifica el despliegue generando contenedores Docker o artefactos nativos en la nube compatibles con plataformas MLOps comunes. Los usuarios pueden personalizar aún más los flujos de trabajo mediante plugins y monitorear el desplazamiento del modelo con el tiempo, asegurando soluciones de IA robustas, eficientes y reproducibles en entornos de producción.

RagBits es un marco RAG listo para usar, diseñado para que las empresas obtengan insights de sus datos propietarios. Maneja la ingesta de documentos en múltiples formatos (PDF, DOCX, HTML), genera embeddings vectoriales automáticamente y los indexa en almacenamientos vectoriales populares. A través de una API RESTful o una interfaz web, los usuarios pueden realizar consultas en lenguaje natural y obtener respuestas precisas y contextualizadas alimentadas por modelos de lenguaje de última generación. La plataforma ofrece también personalización de modelos de embeddings, controles de acceso, paneles analíticos y fácil integración en flujos de trabajo existentes, ideal para la gestión del conocimiento, soporte y aplicaciones de investigación.