Soluciones 고급 AI 애플리케이션 ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas 고급 AI 애플리케이션 configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

고급 AI 애플리케이션

  • Appen proporciona datos de entrenamiento de IA de alta calidad y soluciones para proyectos de aprendizaje automático e IA.
    0
    0
    ¿Qué es Appen?
    Appen ofrece soluciones de datos avanzadas centradas en la obtención, anotación y evaluación de datos para mejorar modelos de IA y aprendizaje automático. Sus servicios brindan a los clientes conjuntos de datos confiables y de alta calidad adaptados a diversas aplicaciones de IA. La experiencia de Appen ayuda a hacer que los modelos de IA sean más precisos y eficientes al proporcionar datos meticulosamente seleccionados y servicios de evaluación especializados. Con más de 25 años de experiencia, Appen apoya a algunas de las principales empresas tecnológicas del mundo en el despliegue de soluciones de IA fiables.
  • Catálogo completo de aplicaciones de IA para diversas necesidades de los usuarios.
    0
    0
    ¿Qué es Ai Application Catalogue?
    El catálogo de aplicaciones de IA de Juan Beltran ofrece una amplia gama de soluciones de IA en múltiples campos. Está diseñado para ayudar a los usuarios a descubrir las mejores herramientas de IA, ya sea que busquen optimizar procesos comerciales, mejorar investigaciones académicas o innovar estrategias de marketing digital. El catálogo está meticulosamente curado para garantizar que los usuarios tengan acceso a las aplicaciones de IA más avanzadas y efectivas disponibles. Cada entrada incluye información detallada sobre las características, beneficios y posibles casos de uso de la herramienta.
  • AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
    0
    0
    ¿Qué es AI_RAG?
    AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.
Destacados