Herramientas integração com LlamaIndex de alto rendimiento

Accede a soluciones integração com LlamaIndex que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

integração com LlamaIndex

  • Un marco de agente de IA que supervisa flujos de trabajo LLM de múltiples pasos usando LlamaIndex, automatizando la orquestación de consultas y la validación de resultados.
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    ¿Qué es LlamaIndex Supervisor?
    LlamaIndex Supervisor es un marco de trabajo en Python dirigido a desarrolladores para crear, ejecutar y monitorear agentes de IA construidos sobre LlamaIndex. Proporciona herramientas para definir flujos de trabajo como nodos — como recuperación, resumen y procesamiento personalizado — y conectarlos en gráficos dirigidos. Supervisor supervisa cada paso, valida salidas contra esquemas, reintenta en errores y registra métricas. Esto asegura pipelines robustos y repetibles para tareas como generación con recuperación augmentada, QA de documentos y extracción de datos en diversos conjuntos de datos.
  • Despliega agentes de IA potenciados por LlamaIndex como APIs de chat escalables y sin servidores en AWS Lambda, Vercel o Docker.
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    ¿Qué es Llama Deploy?
    Llama Deploy te permite transformar tus índices de datos LlamaIndex en agentes de IA listos para producción. Configurando destinos de despliegue como AWS Lambda, funciones de Vercel o contenedores Docker, obtienes APIs de chat seguras, con escalado automático, que sirven respuestas desde tu índice personalizado. Gestiona la creación de endpoints, enrutamiento de solicitudes, autenticación basada en tokens y monitoreo de rendimiento de forma sencilla. Llama Deploy simplifica todo el proceso de despliegue de IA conversacional, desde pruebas locales hasta producción, asegurando baja latencia y alta disponibilidad.
  • SecGPT automatiza evaluaciones de vulnerabilidades y cumplimiento de políticas para aplicaciones basadas en LLM mediante controles de seguridad personalizables.
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    ¿Qué es SecGPT?
    SecGPT envuelve las llamadas a LLM con controles de seguridad en capas y pruebas automáticas. Los desarrolladores definen perfiles de seguridad en YAML, integran la biblioteca en sus pipelines de Python y aprovechan módulos para detección de inyección de prompts, prevención de filtraciones de datos, simulación de amenazas adversarias y monitoreo de cumplimiento. SecGPT genera informes detallados sobre violaciones, soporta alertas vía webhooks y se integra sin problemas con herramientas como LangChain y LlamaIndex para garantizar despliegues AI seguros y conformes.
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