고품질 Разработка на основе данных 도구

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Разработка на основе данных

  • 개발자가 LLM 기반 워크플로우를 관리하는 상태 기계와 함께 견고한 AI 에이전트를 구축할 수 있게 하는 Python 라이브러리입니다.
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    Robocorp LLM State Machine란?
    LLM State Machine은 명시적 상태 기계를 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 개발자는 상태를 개별 단계로 정의하며, 각 단계는 대형 언어 모델 또는 사용자 정의 로직을 호출하고, 출력에 따라 전이합니다. 이 방식은 문서 처리, 대화형 봇 또는 자동화 파이프라인과 같은 다단계, LLM 기반 워크플로우에 대해 명확성, 유지보수성, 견고한 오류 처리를 제공합니다.
  • 프로젝트 구조를 손쉽게 수집하여 AI 상호작용을 강화하세요.
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    Struct2AI란?
    StructAI는 개발자가 AI와 소통하는 방식을 변혁시키며, 프로젝트와 선택한 파일 내용의 구조를 즉각적으로 포착할 수 있도록 합니다. 이는 선호하는 AI 도구에 직접 붙여넣을 수 있는 AI 준비된 출력을 촉진합니다. 스마트 파일 선택과 GitHub 통합과 같은 기능을 통해 StructAI는 귀하가 필요로 하는 데이터를 손쉽게 제공합니다. 번거로운 수작업 구조화는 잊어버리세요; AI 기반 프로젝트를 향상시킬 수 있는 빠르고 효율적인 방법을 경험하세요.
  • 고객 중심 제품을 구축하기 위한 AI 기반 피드백 수집 및 우선순위 지정 기술.
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    Visionari란?
    Visionari는 기업의 피드백 수집 및 우선순위 지정 프로세스를 간소화하기 위해 최신 AI 기술을 활용합니다. 다양한 채널에서 사용자 피드백을 수집하고, AI로 인사이트를 분석하고, 로드맵 및 변경 로그 작성을 자동화함으로써, Visionari는 기업이 가장 영향력 있는 기능을 효율적으로 우선순위화하고 구현할 수 있도록 보장합니다. 이는 고객 만족도와 참여도를 높이고 수작업을 줄이며 데이터 기반의 집중적인 접근 방식을 가능하게 합니다.
  • QueryCraft는 AI 에이전트 프롬프트를 설계, 디버깅 및 최적화하기 위한 도구 키트이며 평가 및 비용 분석 기능을 갖추고 있습니다.
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    QueryCraft란?
    QueryCraft는 AI 에이전트 개발을 간소화하도록 설계된 Python 기반 프롬프트 엔지니어링 도구킷입니다. 모듈형 파이프라인을 통해 구조화된 프롬프트를 정의하고, 여러 LLM API와 원활하게 연결하며, 사용자 정의 메트릭에 따른 자동 평가를 수행합니다. 내장된 토큰 사용량과 비용의 기록을 통해 성능을 측정하고, 프롬프트 변형을 비교하며 비효율성을 파악할 수 있습니다. 또한, 모델 출력 검사, 워크플로우 단계 시각화, 다양한 모델 간 벤치마킹을 위한 디버깅 도구도 포함되어 있습니다. CLI와 SDK 인터페이스를 통해 CI/CD 파이프라인에 통합 가능하며, 빠른 반복과 협업을 지원합니다. 프롬프트 설계, 시험, 최적화를 위한 포괄적 환경을 제공하여, 팀이 더 정확하고 효율적이며 비용 효과적인 AI 에이전트 솔루션을 제공할 수 있도록 돕습니다.
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