パイプライン構築

  • Concepteur de pipeline de données visuel utilisant GenAI pour DBT.
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    Qu'est-ce que ChatDBT ?
    ChatDBT est une plateforme innovante conçue pour construire des pipelines de données en utilisant DBT (Data Build Tool). Elle intègre l’IA générative pour fournir une interface de design visuel, facilitant le développement de pipelines de données plus simple et rapide. La plateforme prend en charge plusieurs rôles, permettant aux parties prenantes de divers horizons de collaborer efficacement dans un environnement unifié. En exploitant les technologies de pointe en matière d’IA, ChatDBT garantit une gestion des données, de l’automatisation et des capacités de partage plus efficaces.
    Fonctionnalités principales de ChatDBT
    • Designer Visuel
    • Création de Modèles via Suggestions
    • Découverte Automatique de Lignée
    • Surlignage et Atténuation de Contexte
    • Possession Complète des Données
    • Collaboration en Temps Réel
  • ReasonChain est une bibliothèque Python pour construire des chaînes de raisonnement modulaires avec les LLMs, permettant une résolution de problème étape par étape.
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    Qu'est-ce que ReasonChain ?
    ReasonChain fournit un pipeline modulaire pour construire des séquences d'opérations pilotées par LLM, permettant à chaque étape d'alimenter la suivante. Les utilisateurs peuvent définir des nœuds de chaîne personnalisés pour la génération d'invites, les appels API à différents fournisseurs LLM, la logique conditionnelle pour diriger les flux de travail et des fonctions d'agrégation pour les résultats finaux. Le framework inclut un débogage et une journalisation intégrés pour suivre les états intermédiaires, une prise en charge des recherches dans les bases de données vectorielles et une extension facile via des modules définis par l'utilisateur. Qu'il s'agisse de résoudre des tâches de raisonnement en plusieurs étapes, d'orchestrer des transformations de données ou de construire des agents conversationnels avec mémoire, ReasonChain offre un environnement transparent, réutilisable et testable. Son design encourage l'expérimentation avec des stratégies de chaînes de pensée, ce qui le rend idéal pour la recherche, le prototypage et des solutions d'IA prêtes pour la production.
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