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verbesserte Genauigkeit

  • Le cadre Mosaic AI Agent améliore les capacités de l'IA grâce à des techniques de récupération de données et de génération avancées.
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    Qu'est-ce que Mosaic AI Agent Framework ?
    Le cadre Mosaic AI Agent combine des techniques de récupération sophistiquées avec de l'IA générative pour offrir aux utilisateurs le pouvoir d'accéder et de générer du contenu basé sur un ensemble de données riche. Il améliore la capacité d'une application d'IA à non seulement générer du texte mais aussi à prendre en compte les données pertinentes récupérées de diverses sources, offrant une précision et un contexte améliorés dans les résultats. Cette technologie facilite des interactions plus intelligentes et permet aux développeurs de créer des solutions d'IA qui sont non seulement créatives mais également soutenues par des données complètes.
    Fonctionnalités principales de Mosaic AI Agent Framework
    • Intégration de la récupération de données
    • Génération avancée de contenu
    • Réponses contextuelles de l'IA
    • Modèles d'IA personnalisables
    Avantages et inconvénients de Mosaic AI Agent Framework

    Inconvénients

    Pas open source, limitant la transparence et la personnalisation pour certains utilisateurs.
    Aucune mention directe des détails des tarifs; les utilisateurs doivent se référer à une page de tarification distincte.
    Aucun dépôt GitHub explicite ou base de code publique disponible.
    Manque d’informations sur les applications mobiles autonomes ou basées sur navigateur.
    Dépendance à la plateforme Databricks pouvant limiter l’utilisation en dehors de son écosystème.

    Avantages

    Assure une haute qualité de production avec gouvernance et garde-fous pour des résultats d’IA sûrs.
    Supporte une itération rapide du développement avec des outils pour une collecte et une évaluation faciles des retours.
    Intégration transparente au sein de la plateforme Databricks Data Intelligence garantissant le déploiement complet du système RAG.
    Indexation automatique et fourniture des données non structurées et structurées améliorant les performances et réduisant les coûts.
    Évaluation de qualité personnalisable utilisant des contrôles basés sur des règles, des juges LLM et des retours humains.
    Tarification de Mosaic AI Agent Framework
    Possède un plan gratuitYES
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarificationPaiement à l'utilisation
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturationFacturation à la seconde
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://www.databricks.com/product/pricing
  • PydanticAI vous aide à créer et valider des modèles de données facilement en utilisant Python.
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    Qu'est-ce que PydanticAI ?
    PydanticAI est un agent piloté par l'IA qui assiste les développeurs Python dans la création et la gestion de modèles de données. Il exploite une validation avancée des données pour s'assurer que les données respectent les formats et types définis. L'agent aide à rationaliser le processus de gestion des données, le rendant plus efficace et moins sujet aux erreurs en générant automatiquement des erreurs de validation et en appliquant les contraintes au besoin. Cet agent IA simplifie l'intégration de la validation des données dans les applications, en faisant un outil précieux pour les développeurs à la recherche de fiabilité et de rapidité dans leurs pratiques de codage.
  • MindSearch est un cadre open-source basé sur la récupération augmentée qui récupère dynamiquement les connaissances et alimente la réponse aux requêtes basée sur LLM.
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    Qu'est-ce que MindSearch ?
    MindSearch offre une architecture modulaire pour la génération augmentée par récupération, conçue pour améliorer les grands modèles linguistiques avec un accès aux connaissances en temps réel. En se connectant à diverses sources de données, notamment les systèmes de fichiers locaux, les stocks de documents et les bases de données vectorielles dans le cloud, MindSearch indexe et intègre les documents à l'aide de modèles d'intégration configurables. Pendant l'exécution, il récupère le contexte le plus pertinent, re-ridge les résultats en utilisant des fonctions de scoring personnalisables et compose une invite complète pour que les LLM générent des réponses précises. Il supporte le cache, les types de données multimodaux et les pipelines combinant plusieurs récupérateurs. L'API flexible permet aux développeurs de ajuster les paramètres d'intégration, les stratégies de récupération, les méthodes de découpage et les modèles de prompt. Que ce soit pour créer des assistants AI conversationnels, des systèmes de questions-réponses ou des chatbots spécifiques à un domaine, MindSearch simplifie l'intégration des connaissances externes dans les applications pilotées par LLM.
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