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Observability in AI

  • Cognita es un marco RAG de código abierto que permite construir asistentes de IA modulares con recuperación de documentos, búsqueda vectorial y procesos personalizables.
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    ¿Qué es Cognita?
    Cognita ofrece una arquitectura modular para crear aplicaciones RAG: ingesta e indexación de documentos, selección entre OpenAI, TrueFoundry u otros proveedores de incrustaciones, y configuración de pipelines de recuperación mediante YAML o Python DSL. Su interfaz frontend integrada permite probar consultas, ajustar parámetros de recuperación y visualizar similitudes vectoriales. Una vez validado, Cognita proporciona plantillas de despliegue para Kubernetes y entornos sin servidor, permitiendo escalar asistentes de IA basados en conocimiento en producción con observabilidad y seguridad.
  • La primera plataforma para que los ingenieros de prompt gestionen, colaboren y evalúen prompts de IA de manera eficiente.
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    ¿Qué es PromptLayer?
    PromptLayer es una plataforma avanzada creada para ingenieros de prompt y desarrolladores de IA que permite gestionar, colaborar y evaluar prompts de IA de manera eficiente. Permite a los usuarios construir aplicaciones de IA sofisticadas al proporcionar herramientas para rastrear, gestionar y compartir la ingeniería de prompts GPT. Actuando como un middleware entre tu código y las APIs de OpenAI, ofrece una interfaz visual para registrar solicitudes LLM, buscar el historial de uso y facilitar la retroalimentación colaborativa. PromptLayer ayuda a garantizar una ingeniería de prompts basada en datos con una mejor observabilidad y control de versiones.
  • Un marco de agentes IA de código abierto que orquesta múltiples agentes LLM, integración dinámica de herramientas, gestión de memoria y automatización de flujos de trabajo.
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    ¿Qué es UnitMesh Framework?
    El framework UnitMesh ofrece un entorno flexible y modular para definir, gestionar y ejecutar cadenas de agentes IA. Permite una integración sencilla con OpenAI, Anthropic y modelos personalizados, soporta SDKs en Python y Node.js, y ofrece almacenes de memoria incorporados, conectores de herramientas y arquitectura de plugins. Los desarrolladores pueden orquestar flujos de trabajo paralelos o secuenciales, seguir los registros de ejecución y ampliar la funcionalidad mediante módulos personalizados. Su diseño basado en eventos garantiza alto rendimiento y escalabilidad en implementaciones en la nube y en servidores locales.
  • Disco es un marco open-source de AWS para desarrollar agentes de IA orquestando llamadas LLM, ejecuciones de funciones y flujos de trabajo impulsados por eventos.
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    ¿Qué es Disco?
    Disco simplifica el desarrollo de agentes IA en AWS proporcionando un marco de orquestación impulsado por eventos que conecta las respuestas del modelo de lenguaje con funciones sin servidor, colas de mensajes y APIs externas. Ofrece conectores preconstruidos para AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS y EventBridge, facilitando la redirección de mensajes y el desencadenamiento de acciones basadas en salidas LLM. El diseño modular de Disco soporta definiciones de tareas personalizadas, lógica de reintentos, manejo de errores y monitoreo en tiempo real mediante CloudWatch. Utiliza roles IAM de AWS para acceso seguro y ofrece registro y trazabilidad incorporados para la observabilidad. Ideal para chatbots, flujos de trabajo automatizados y pipelines analíticos impulsados por agentes, Disco ofrece soluciones escalables y rentables para agentes IA.
  • Framework backend que proporciona APIs REST y WebSocket para gestionar, ejecutar y transmitir agentes de IA con extensibilidad mediante plugins.
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    ¿Qué es JKStack Agents Server?
    JKStack Agents Server actúa como una capa centralizada de orquestación para los despliegues de agentes de IA. Ofrece endpoints REST para definir espacios de nombres, registrar nuevos agentes e iniciar ejecuciones con prompts personalizados, configuraciones de memoria y herramientas. Para interacciones en tiempo real, el servidor soporta streaming via WebSocket, enviando salidas parciales conforme son generadas por los modelos de lenguaje subyacentes. Los desarrolladores pueden ampliar funcionalidades mediante un gestor de plugins para integrar herramientas personalizadas, proveedores de LLM y almacenes de vectores. El servidor también rastrea historiales de ejecuciones, estados y registros, permitiendo observabilidad y depuración. Con soporte integrado para procesamiento asincrónico y escalabilidad horizontal, JKStack Agents Server simplifica la implementación de flujos de trabajo robustos con IA en producción.
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