GenAI Processors는 재사용 가능하고 구성 가능한 프로세서 라이브러리를 제공하여 엔드 투 엔드 생성 AI 워크플로우를 구축합니다. 문서를 수집하고 의미 단위로 나누며 임베딩을 생성, 저장 및 검색하는 것뿐만 아니라 검색 전략을 적용하고 동적으로 프롬프트를 생성하여 대형 언어 모델 호출을 할 수 있습니다. 플러그 앤 플레이 디자인 덕분에 맞춤형 처리 단계 확장, Google Cloud 서비스 또는 외부 벡터 저장소와의 원활한 통합, 질문 답변, 요약, 지식 검색과 같은 복잡한 RAG 파이프라인 오케스트레이션이 용이합니다.

이 도구는 사용자가 OpenAI의 임베딩 모델을 활용하여 분석을 위한 브라우징 기록의 벡터 표현을 저장할 수 있게 해줍니다. 이는 연구 목적으로 특히 유용하며, 사용자가 자신의 웹 활동에서 패턴과 경향을 이해하도록 돕습니다. 전통적인 브라우징 기록을 보다 분석 가능한 형식으로 변환함으로써 사용자는 이러한 데이터를 다양한 분석 작업에 활용하고 자신의 브라우징 습관에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Neum AI는 검색 증강 생성(RAG) 및 의미 검색 애플리케이션을 위해 맞춤화된 데이터 인프라를 구축하기 위한 고급 프레임워크를 제공합니다. 이 클라우드 플랫폼은 분산 아키텍처, 실시간 동기화 및 강력한 가시성 도구를 갖추고 있습니다. 개발자가 빠르고 효율적으로 파이프라인을 설정하고 벡터 저장소에 원활하게 연결하는 데 도움을 줍니다. 텍스트, 이미지 또는 다른 데이터 유형을 처리하든 Neum AI의 시스템은 깊은 통합과 최적화된 성능을 보장합니다.

Substrate는 다양한 모듈 구성 요소 또는 노드를 연결하여 AI 워크플로를 개발할 수 있도록 설계된 다목적 플랫폼입니다. 언어 모델, 이미지 생성 및 통합 벡터 저장소를 포함한 필수 AI 기능을 포함하는 직관적인 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공합니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에 맞춰져 있어 사용자가 복잡한 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있도록 합니다. 개발 프로세스를 간소화함으로써 Substrate는 개인과 조직이 혁신과 맞춤화에 집중할 수 있도록 하여 아이디어를 효과적인 솔루션으로 전환할 수 있게 합니다.