LLMStackは、開発者とチームが数分で言語モデルのプロジェクトを本番レベルのアプリケーションに変換できるよう支援します。プロンプトのチェーン化、セマンティックサーチ用のベクトルストア連携、外部APIによるデータの拡張を可能にする構成可能なワークフローを提供します。ビルトインのジョブスケジューリング、リアルタイムロギング、指標ダッシュボード、自動スケーリングにより、信頼性と観測性を確保します。ユーザーはワンクリックまたはAPI経由でAIアプリをデプロイし、アクセス制御、パフォーマンス監視、バージョン管理もサポートしています。サーバやDevOpsを管理する必要はありません。

Granite Retrieval Agentは、意味的検索と大規模言語モデルを組み合わせたリトリーバル強化生成AIエージェントを構築するための柔軟なプラットフォームを提供します。ユーザーは様々なソースからドキュメントを取り込み、ベクトル埋め込みを作成し、Azure Cognitive Searchインデックスや代替のベクターストアを設定できます。クエリが到達すると、エージェントは最も関連性の高いパッセージを検索し、コンテキストウィンドウを構築し、LLM APIを呼び出して正確な回答や要約を行います。メモリ管理、思考の連鎖、カスタムプラグインによる前後処理もサポートし、Dockerや直接Pythonから展開可能です。これにより、ナレッジ駆動型のチャットボット、エンタープライズアシスタント、Q&Aシステムの迅速な開発が促進され、誤認識を防ぎ、事実の正確性を向上させます。