A Appen oferece soluções avançadas de dados focadas na obtenção, anotação e avaliação de dados para melhorar modelos de IA e aprendizado de máquina. Seus serviços fornecem aos clientes conjuntos de dados de alta qualidade e confiabilidade adaptados a várias aplicações de IA. A especialização da Appen ajuda a tornar os modelos de IA mais precisos e eficientes, por meio da fornecimento de dados meticulosamente organizados e serviços de avaliação especializados. Com mais de 25 anos de experiência, a Appen apoia algumas das principais empresas de tecnologia do mundo na implementação de soluções de IA confiáveis.

O Move AI utiliza inteligência artificial avançada, visão computacional e biomecânica para capturar o movimento humano natural em tempo real, convertendo filmagens de vídeo 2D em animações 3D realistas. Esta tecnologia revolucionária elimina a necessidade de pesados trajes de captura de movimento, oferecendo soluções de câmera única e múltiplas câmeras que aumentam a criatividade e reduzem custos. Os usuários podem facilmente gravar e processar tomas, tornando-o adequado para várias indústrias, incluindo cinema, jogos e VR. Quer você esteja capturando movimentos complexos ou gestos simples, o Move AI fornece uma ferramenta poderosa para dar vida aos seus personagens.

O Catálogo de Aplicações de IA de Juan Beltran oferece uma ampla gama de soluções de IA em uma infinidade de campos. Ele foi projetado para ajudar os usuários a descobrirem as melhores ferramentas de IA, estejam eles procurando otimizar processos de negócios, aprimorar pesquisas acadêmicas ou inovar estratégias de marketing digital. O catálogo é meticulosamente organizado para garantir que os usuários tenham acesso às aplicações de IA mais avançadas e eficazes disponíveis. Cada entrada inclui informações detalhadas sobre as características, benefícios e possíveis casos de uso da ferramenta.

AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.