초보자 친화적 outils de monitoring 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 outils de monitoring 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

outils de monitoring

  • AI 기반 RAG 파이프라인 빌더로, 문서를 인제스트하고 임베딩을 생성하며 맞춤형 채팅 인터페이스를 통해 실시간 Q&A를 제공합니다.
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    RagFormation란?
    RagFormation은 검색 보강 생성 워크플로우 구현을 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 플랫폼은 다양한 데이터 소스(문서, 웹 페이지, 데이터베이스)를 인제스트하고 인기 있는 LLM을 사용하여 임베딩을 추출합니다. Pinecone, Weaviate 또는 Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스와 원활히 연결되어 관련 정보를 저장하고 검색합니다. 사용자는 맞춤 프롬프트 정의, 대화 흐름 구성, 인터랙티브 채팅 인터페이스 또는 REST API 배포를 통해 실시간 질문 답변을 수행할 수 있습니다. 내장된 모니터링, 액세스 제어, 여러 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Hugging Face) 지원으로, RagFormation은 팀이 빠르게 프로토타입을 제작하고 반복하며 지식 기반 AI 애플리케이션을 대규모로 운영할 수 있게 하며 개발 비용을 최소화합니다. 저코드 SDK와 포괄적인 문서로 기존 시스템과의 통합이 가속화되며, 부서 간 협업이 원활해지고 시장 출시 시간이 단축됩니다.
    RagFormation 핵심 기능
    • 문서 인제스트(PDF, HTML, DB 커넥터)
    • LLMs를 통한 임베딩 생성
    • 벡터 데이터베이스 연동
    • 프롬프트 템플릿 및 대화 흐름
    • 대화식 채팅 UI
    • REST API 엔드포인트
    • 다중 모델 지원(OpenAI, Anthropic, Hugging Face)
    • 모니터링 및 분석
    • 접근 제어 및 권한
    • 저코드 SDK
    RagFormation 장단점

    단점

    명확한 가격 정보가 제공되지 않습니다.
    모바일 또는 브라우저 플랫폼용 앱 스토어나 확장 프로그램에 대한 직접 링크가 없습니다.
    비기술 사용자가 다중 에이전트 AI 아키텍처를 이해하는 데 잠재적인 복잡성이 있습니다.

    장점

    클라우드 서비스 선택 및 아키텍처 설계를 자동화하여 상당한 시간과 노력을 절약합니다.
    여러 주요 클라우드 플랫폼과 전문화된 공급자를 지원하여 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
    상세한 가격 정보와 포괄적인 보고서를 제공하여 정보에 기반한 의사 결정을 지원합니다.
    신속한 클라우드 인프라 계획을 가능하게 하여 민첩성과 경쟁력을 향상시킵니다.
    Agentic AI 및 Llama Index 워크플로를 통합하여 정교한 다중 에이전트 오케스트레이션을 구현합니다.
  • 시각적 작업 흐름, LLM 오케스트레이션, 벡터 검색이 포함된 맞춤형 AI 에이전트를 구축 및 배포하는 로우코드 플랫폼입니다.
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    Magma Deploy란?
    Magma Deploy는 인텔리전트 어시스턴트의 구축, 확장, 모니터링의 엔드-투-엔드 과정을 단순화하는 AI 에이전트 배포 플랫폼입니다. 사용자들은 검색 강화 워크플로우를 시각적으로 정의하고, 어떤 벡터 데이터베이스든 연결하며, OpenAI 또는 오픈소스 모델을 선택하고, 동적 라우팅 규칙을 설정합니다. 플랫폼은 임베딩 생성, 컨텍스트 관리, 오토스케일링, 사용량 분석을 처리하여 백엔드 인프라보다 에이전트 로직과 사용자 경험에 더 집중할 수 있도록 합니다.
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