Outils Enterprise-AI-Lösungen simples et intuitifs

Explorez des solutions Enterprise-AI-Lösungen conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

Enterprise-AI-Lösungen

  • Julep AI est une plateforme sans code pour créer des agents IA avec flux de travail personnalisés, intégrations API et bases de connaissances.
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    Qu'est-ce que Julep AI ?
    Julep AI est un générateur d'agents complet qui permet aux développeurs et aux utilisateurs non techniques de créer des assistants intelligents sans écrire de code. Les utilisateurs accèdent au portail docs.julep.ai pour configurer des agents, définir des intentions, télécharger des bases de connaissances et intégrer des services comme Zapier, Google Sheets et des APIs personnalisées. La plateforme supporte l'orchestration avancée des LLM, la gestion de la mémoire et l'ingénierie de prompts personnalisés. Les agents peuvent être déployés sur des sites Web, des applications de messagerie ou des outils internes via SDKs et webhooks. De plus, Julep offre des fonctionnalités d'entreprise telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, la collaboration en équipe, l'analyse d'utilisation et le support multi-modèles, permettant aux entreprises d'automatiser le support, la récupération de données et l'automatisation des workflows.
  • PoplarML permet des déploiements de modèles d'IA évolutifs avec un effort d'ingénierie minimal.
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    Qu'est-ce que PoplarML - Deploy Models to Production ?
    PoplarML est une plateforme qui facilite le déploiement de systèmes d'apprentissage automatique évolutifs prêts à la production avec un effort d'ingénierie minimal. Il permet aux équipes de transformer leurs modèles en points de terminaison API prêts à l'emploi avec une seule commande. Cette capacité réduit considérablement la complexité et le temps généralement associés au déploiement de modèles ML, garantissant que les modèles peuvent être évolués efficacement et de manière fiable dans divers environnements. En utilisant PoplarML, les organisations peuvent se concentrer davantage sur la création et l'amélioration des modèles plutôt que sur les complexités du déploiement et de l'évolutivité.
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