Appen offre des solutions de données avancées axées sur le sourcing, l'annotation et l'évaluation des données pour améliorer les modèles d'IA et d'apprentissage machine. Leurs services fournissent aux clients des ensembles de données fiables et de haute qualité adaptés à diverses applications d'IA. L'expertise d'Appen aide à rendre les modèles d'IA plus précis et efficaces en fournissant des données minutieusement sélectionnées et des services d'évaluation spécialisés. Avec plus de 25 ans d'expérience, Appen soutient certaines des plus grandes entreprises technologiques mondiales dans le déploiement de solutions d'IA fiables.

Le catalogue d'applications d'IA de Juan Beltran propose une large gamme de solutions d'IA dans de nombreux domaines. Il est conçu pour aider les utilisateurs à découvrir les meilleurs outils d'IA, qu'ils cherchent à optimiser des processus commerciaux, à améliorer des recherches académiques ou à innover des stratégies de marketing numérique. Le catalogue est soigneusement organisé pour garantir que les utilisateurs aient accès aux applications d'IA les plus avancées et efficaces disponibles. Chaque entrée comprend des informations détaillées sur les fonctionnalités, les avantages et les cas d'utilisation possibles de l'outil.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.