最新技術のDesarrollo eficienteツール

革新的な機能を備えたDesarrollo eficienteツールを使って、プロジェクトをより効率的に管理しましょう。

Desarrollo eficiente

  • LLMアプリケーションを強化するためのオープンソースの可観測ツール。
    0
    0
    Langtrace AIとは?
    Langtraceは、開発者が大規模言語モデルアプリケーションを監視し強化するための包括的な機能セットを提供します。互換性のためにOpenTelemetry Standardsを活用し、さまざまなソースからトレースを収集し、パフォーマンスメトリクスに関する洞察を提供します。このツールは、トレンド、異常、改善の必要な領域を特定するのに役立ち、アプリケーションをより効率的で信頼性の高いものにします。自動評価とフィードバックループを確立することで、LLMアプリケーションの開発と改善プロセスを大幅に効率化します。
  • 複数のAIエージェントを調整するオープンソースのPythonフレームワークで、RAGワークフローでの検索と生成を可能にします。
    0
    0
    Multi-Agent-RAGとは?
    Multi-Agent-RAGは、複数の専門的なAIエージェントを調整して検索強化生成(RAG)アプリを構築するためのモジュール化されたフレームワークを提供します。開発者は、個々のエージェントを設定します:検索エージェントはベクトルストアに接続し、関連するドキュメントを取得します;推論エージェントは思考連鎖分析を行います;生成エージェントは大規模言語モデルを用いて最終応答を合成します。フレームワークは、プラグイン拡張、設定可能なプロンプト、包括的なロギングをサポートし、人気のLLM APIやベクトルデータベースとシームレスに連携し、RAGの精度、スケーラビリティ、開発効率を向上させます。
  • Rowy:Google Cloud上のオープンソースのローコードバックエンドプラットフォーム。
    0
    0
    rowy.ioとは?
    Rowyはバックエンド開発タスクを簡素化するために設計されたオープンソースのローコードプラットフォームです。スプレッドシートのようなUIを使用してFirestoreデータを管理し、ブラウザ内でクラウド関数を簡単に記述できるようにします。広範なコーディングなしでスケーラブルなバックエンドソリューションを実現し、開発プロセスを加速することを目指しています。Google CloudとFirebaseと統合されているため、迅速にスケール可能なプロトタイプを構築でき、開発者は創造性にもっと集中でき、運用の複雑さを減らすことができます。
  • Traeは、あなたのワークフロー効率を向上させる適応型AI IDEです。
    0
    0
    Traeとは?
    Traeは、開発者と協力して生産性を向上させ、ワークフローを合理化する革新的な適応型AI統合開発環境(IDE)です。強力なAI機能を活用することで、Traeはコードの補完、デバッグを支援し、コードの質を向上させるためのインテリジェントな提案を提供します。Traeは、開発プロセスを革命的に変え、より速く、より効率的で高い効果をもたらし、開発者が重要な作業に集中できるよう支援します。
  • Vairflowは、AI駆動の次世代IDEで、クラウドサービスのために設計されています。
    0
    0
    Vairflowとは?
    Vairflowは、クラウドサービスの作成と管理を支援する、AI駆動の高度な統合開発環境(IDE)です。最先端のAI技術を取り入れることで、開発者がプロジェクトをより効率的かつ効果的に構築するのを助けます。マルチブラウザのウェブプレビュー、コンポーネントのシームレスな統合、柔軟なデプロイメント環境などの機能を提供します。Vairflowを使用することで、開発者は革新に集中でき、プラットフォームが運用の複雑さを管理するため、開発サイクルを迅速化し、コストを削減します。
  • Azure OpenAIとLangChainを活用したJavaベースのAIエージェントで、アップロードされたPDFを分析して銀行のクエリに回答します。
    0
    0
    Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantとは?
    Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistantは、Azure OpenAIを用いた大規模言語モデル処理とセマンティックサーチのためのベクトル埋め込みを使用したオープンソースのJavaアプリケーションです。銀行のPDFを読み込み、埋め込みを生成し、会話形式のQAを行って財務報告を要約したり、ローン契約を説明したり、取引の詳細を取得したりします。このサンプルでは、プロンプトエンジニアリング、関数呼び出し、Azureサービスとの連携によるドメイン固有の銀行アシスタントの構築例を示しています。
フィーチャー