最新技術の可觀察性工具ツール

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

可觀察性工具

  • 自動プロンプト生成、モデル切替、評価。
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    Traincoreとは?
    Trainkoreは、パフォーマンスとコスト効率を最適化するためにプロンプト生成、モデル切替、評価を自動化する多目的プラットフォームです。モデルルーター機能を使用すると、ニーズに最もコスト効率の良いモデルを選択でき、コストを最大85%節約できます。さまざまなユースケース向けに動的なプロンプト生成をサポートし、OpenAI、Langchain、LlamaIndexなどの人気AIプロバイダーとスムーズに統合されます。このプラットフォームは、洞察とデバッグのための可視化スイートを提供し、複数の著名なAIモデルにわたるプロンプトのバージョン管理を許可します。
  • AIアプリケーションを構築および監視するための最も完全なプラットフォームです。
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    UsageGuardとは?
    UsageGuardは、AIアプリケーションを構築および監視するための統一プラットフォームを提供します。これは、シングルAPIを通じてさまざまなAIモデルとのシームレスな統合をサポートし、リアルタイムの洞察、パフォーマンス監視、およびエンタープライズグレードのセキュリティを保証します。このプラットフォームは、プライベートクラウドおよびオンプレミスオプションを含むインフラストラクチャの展開に完全な制御を提供しながら、コストとレイテンシを削減することを目指しています。企業向けに最適化されており、AI開発、可視性、セキュリティ、およびコスト管理のためのツールを提供し、AIの実装プロセスを効率的かつ安全にします。
  • スケーラブルでメンテナンス性の高いAIエージェントを設計、構成、展開するための12のベストプラクティスを提供する方法論。
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    12-Factor Agentsとは?
    12-Factor Agentsのフレームワークは、実証済みの12-Factorアプリの原則を、AIエージェント開発の独自の要求に適用しています。単一のコードベースとバージョン管理、明示的な依存関係宣言、環境非依存の構成、外部サービスとのシームレスな統合を規定しています。明確なビルドとリリース段階を定義し、ステートレスなプロセス、ポートベースのバインディング、並行性、グレースフルシャットダウンをサポートし、開発と本番のパリティを確保します。集中型ロギングとスクリプト化された管理タスクも重視します。これらの構造化されたガイドラインに従えば、開発チームはモジュール化され、スケーラブルで堅牢なAIエージェントを作成でき、展開を簡素化し、観測性を向上させ、運用の複雑さを軽減します。
  • Agent Control Planeは外部ツールと連携した自律型AIエージェントの構築、展開、スケーリング、監視を調整します。
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    Agent Control Planeとは?
    Agent Control Planeは、設計、オーケストレーション、大規模運用のための中央コントロールプレーンを提供します。開発者は宣言的定義によりエージェントの動作を設定し、外部サービスやAPIをツールとして統合、複数ステップのワークフローを連係させることができます。DockerやKubernetesでのコンテナ化展開に対応し、ウェブベースのダッシュボードを通じてリアルタイムの監視やロギング、メトリクス追跡を行います。CLIとREST APIは自動化をサポートし、スムーズな反復、バージョン管理、構成のロールバックを可能にします。拡張性の高いプラグインアーキテクチャとスケーラビリティにより、Agent Control Planeはローカルテストから企業規模の本番環境までAIエージェントのライフサイクルを加速します。
  • IntelliConnectは、多様なAPIと連携するAIエージェントフレームワークで、思考チェーン推論を可能にします。
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    IntelliConnectとは?
    IntelliConnectは、開発者が複数の外部APIやサービスとLLMs(例:GPT-4)を接続してインテリジェントエージェントを構築できる多用途なAIエージェントフレームワークです。マルチステップ推論、コンテキストに応じたツール選択、エラー処理をサポートし、カスタマーサポート、Webや文書からのデータ抽出、スケジューリングなどの複雑なワークフローの自動化に最適です。そのプラグインベースの設計により拡張が容易であり、ビルトインのロギングと監視がエージェントのパフォーマンス監視と能力の向上に役立ちます。
  • メモリ、ツール統合、および観測性を備えたカスタマイズ可能なAIアシスタントを構築するためのオープンソースPythonフレームワーク。
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    Intelligenceとは?
    Intelligenceは、状態を持つメモリの管理、OpenAI GPTなどの言語モデルの統合、APIやデータベース、知識ベースなど外部ツールへの接続を行うコンポーネントを組み合わせてAIエージェントを構築することを可能にします。カスタム機能のためのプラグインシステム、決定やメトリクスを追跡する観測モジュール、多エージェントを調整するオーケストレーションユーティリティを備えています。開発者はpipでインストールし、Pythonの簡単なクラスでエージェントを定義、メモリバックエンド(インメモリ、Redis、ベクトルストア)を設定します。REST APIサーバーによる展開やCLIツールによるデバッグもサポート。テスト、バージョン管理、スケーリングを容易にし、チャットボットやカスタマーサポート、データ取得、ドキュメント処理、自動化ワークフローに適しています。
  • Retrieval Augmented GenerationとSemantic SearchのためにNeum AIで堅牢なデータインフラを構築します。
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    Neum AIとは?
    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。
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