AutoML-Agentは、知能的なエージェントインターフェースを通じて機械学習のライフサイクルのあらゆる段階を調整する、多目的なPythonベースのフレームワークです。自動化されたデータ取り込みから始まり、探索的分析、欠損値処理、特徴量エンジニアリングを設定可能なパイプラインで実行します。次に、LLMを活用したモデルアーキテクチャの検索やハイパーパラメータの最適化を行い、最適な構成を提案します。その後、エージェントは並列で実験を実行し、パフォーマンスを比較するためのメトリクスやビジュアライゼーションを追跡します。最良のモデルが特定されると、AutoML-AgentはDockerコンテナや一般的なMLOpsプラットフォームと互換性のあるクラウドネイティブアーティファクトの生成による展開を合理化します。ユーザーはプラグインモジュールを使ってワークフローをカスタマイズし、モデルのドリフトを追跡してロバストで効率的、再現可能なAIソリューションを本番環境で提供できます。

RagBitsは、企業が独自のデータから洞察を引き出すために設計されたターンキーRAGフレームワークです。PDF、DOCX、HTMLなどのフォーマットのドキュメント取り込みを処理し、自動的にベクターエンベディングを生成し、一般的なベクターストアにインデックスします。RESTful APIまたはWeb UIを通じて、自然言語のクエリを行い、最先端のLLMによる正確で文脈に沿った回答を得ることができます。プラットフォームにはエンベディングモデルのカスタマイズ、アクセス制御、分析ダッシュボード、既存ワークフローへの簡単な統合機能も備わっており、ナレッジマネジメント、サポート、調査用途に理想的です。