GenAI Processorsは、再利用可能で構成可能なプロセッサライブラリを提供し、エンドツーエンドの生成AIワークフローを構築します。文書の取り込み、意味的なチャンクへの分割、埋め込みの生成、ベクトルの保存とクエリ、検索戦略の適用、大規模言語モデル呼び出しのための動的プロンプトの構築が可能です。そのプラグアンドプレイ設計により、カスタム処理ステップの拡張やGoogle Cloudサービスまたは外部ベクトルストアとのシームレスな統合、質問応答、要約、知識検索などの複雑なRAGパイプラインのオーケストレーションが容易になります。

このツールは、OpenAIの埋込モデルを利用してブラウジング履歴のベクトル表現を保存することを可能にします。研究目的に特に役立ち、ユーザーがウェブ活動のパターンやトレンドを理解するのを助けます。従来のブラウジング履歴をより分析しやすい形式に変換することで、ユーザーはこのデータを様々な分析作業に活用し、ブラウジング習慣に関する洞察を得ることができます。

Neum AIは、Retrieval Augmented Generation（RAG）およびSemantic Searchアプリケーションのために特別に設計されたデータインフラを構築するための高度なフレームワークを提供します。このクラウドプラットフォームは、分散アーキテクチャ、リアルタイム同期、および強力な可観察ツールを特徴としています。これにより、開発者は迅速かつ効率的にパイプラインをセットアップし、ベクトルストアにシームレスに接続できます。テキスト、画像、またはその他のデータタイプを処理する場合でも、Neum AIのシステムは、深い統合と最適化されたパフォーマンスを提供します。

Substrateは、さまざまなモジュールコンポーネントまたはノードを接続してAIワークフローを開発するために設計された多目的プラットフォームです。言語モデル、画像生成、統合ベクターストレージなどの重要なAI機能を網羅した直感的なソフトウェア開発キット（SDK）を提供します。このプラットフォームはさまざまな分野に対応し、ユーザーが複雑なAIシステムを容易に効率的に構築できるようにしています。開発プロセスを簡素化することで、Substrateは個人や組織が革新とカスタマイズに集中できるようにし、アイデアを効果的なソリューションに変えることを可能にします。