A Boltic é uma plataforma tudo-em-um projetada para atender às necessidades de integração, automação e gerenciamento de dados das empresas modernas. Ela permite que os usuários construam e automatizem fluxos de trabalho, sincronizem dados em tempo real e obtenham insights valiosos. A plataforma oferece uma ampla gama de ferramentas e recursos, incluindo automação de fluxo de trabalho, canais de dados, computação sem servidor e tabelas personalizadas, todos projetados para tornar o manuseio de dados sem esforço. A Boltic é livre de manutenção, personalizável e se integra perfeitamente com ferramentas populares, tornando-se uma solução ideal para empresas que buscam melhorar a eficiência operacional e impulsionar a inovação.

A plataforma da Lume AI foi projetada para simplificar tarefas de integração de dados por meio de automação impulsionada por IA. Ao eliminar o mapeamento manual de dados, a Lume permite que os usuários mapeiem dados com eficiência de qualquer fonte para o seu esquema de destino desejado. Isso reduz significativamente o tempo gasto em manipulação de dados, acelera a integração e fornece total visibilidade e gerenciamento de todos os pipelines e mapeamentos de dados. A plataforma é especialmente benéfica para empresas que procuram agilizar suas operações de dados e aumentar a eficiência de processamento.

Camel AI é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação e orquestração de agentes inteligentes. Oferece abstrações para encadear grandes modelos de linguagem, integrar ferramentas e APIs externas, gerenciar gráficos de conhecimento e persistir memória. Desenvolvedores podem definir fluxos de trabalho multiagente, decompor tarefas em subplanos e monitorar a execução por meio de CLI ou interface web. Baseado em Python e Docker, Camel AI permite troca fácil de provedores de LLM, plugins de ferramentas personalizados e estratégias de planejamento híbrido, acelerando o desenvolvimento de assistentes automatizados, pipelines de dados e fluxos de trabalho autônomos em escala.

RAG para Cibersegurança combina o poder de modelos de linguagem de grande escala com recuperação baseada em vetores para transformar a forma como as equipes de segurança acessam e analisam informações de cibersegurança. Os usuários começam ingerindo documentos como matrizes MITRE ATT&CK, entradas CVE e avisos de segurança. A estrutura então gera embeddings para cada documento e os armazena em um banco de dados vetorial. Quando um usuário envia uma consulta, o RAG recupera os trechos mais relevantes, passa-os para o LLM e retorna respostas precisas e ricas em contexto. Essa abordagem garante que as respostas sejam fundamentadas em fontes autoritativas, reduzindo halucinações e melhorando a precisão. Com pipelines de dados personalizáveis e suporte para múltiplos provedores de embeddings e LLM, as equipes podem adaptar o sistema às suas necessidades específicas de inteligência de ameaças.