Soluciones developer tools for AI ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas developer tools for AI configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

developer tools for AI

  • Plataforma de mejora continua para productos de AI.
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    ¿Qué es Autoblocks 2.0?
    Autoblocks es un espacio de trabajo basado en la nube que se centra en ayudar a los equipos de producto a evaluar, probar y mejorar sus productos de AI de manera colaborativa. La plataforma admite pruebas A/B y experimentación local, proporcionando herramientas y conocimientos para el desarrollo y mejora efectiva de productos de AI. Sus herramientas flexibles para desarrolladores están diseñadas específicamente para mejorar productos impulsados por LLM, convirtiéndola en una herramienta esencial para los desarrolladores que buscan crear experiencias de AI confiables.
  • Guardrails ayuda a mejorar la seguridad y la precisión de la IA controlando sus salidas.
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    ¿Qué es Guardrails?
    Guardrails es una plataforma innovadora que crea protocolos de seguridad y controles de salida para la IA generativa. Funciona como un mecanismo de supervisión para monitorear las salidas de la IA, evitando que se desvíen hacia inexactitudes o ignoren las restricciones deseadas. Esta herramienta es esencial para desarrolladores y empresas que buscan desplegar IA con confianza, ya que ayuda a mantener la calidad y relevancia del contenido generado mientras garantiza el cumplimiento de las directrices de seguridad y operativas establecidas.
  • LangGraph orquesta modelos de lenguaje mediante pipelines basadas en gráficos, permitiendo cadenas modulares de LLM, procesamiento de datos y flujos de trabajo de IA en múltiples pasos.
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    ¿Qué es LangGraph?
    LangGraph proporciona una interfaz versátil basada en gráficos para orquestar operaciones de modelos de lenguaje y transformaciones de datos en flujos de trabajo de IA complejos. Los desarrolladores definen un gráfico donde cada nodo representa una invocación LLM o un paso de procesamiento de datos, mientras que las aristas especifican el flujo de entradas y salidas. Con soporte para múltiples proveedores de modelos como OpenAI, Hugging Face y endpoints personalizados, LangGraph permite la composición y reutilización modular de pipelines. Las características incluyen almacenamiento en caché de resultados, ejecución paralela y secuencial, manejo de errores y visualización integrada de gráficos para depuración. Al abstraer las operaciones LLM como nodos de gráficos, LangGraph simplifica el mantenimiento de tareas de razonamiento en múltiples pasos, análisis de documentos, flujos de chatbots y otras aplicaciones NLP avanzadas, acelerando el desarrollo y garantizando escalabilidad.
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