Ferramentas LlamaIndex integration para todas as ocasiões

Obtenha soluções LlamaIndex integration flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

LlamaIndex integration

  • Uma estrutura de agente de IA que supervisiona fluxos de trabalho multi-etapas de LLM usando LlamaIndex, automatizando a orquestração de consultas e validação de resultados.
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    O que é LlamaIndex Supervisor?
    O Supervisor LlamaIndex é uma estrutura em Python voltada para desenvolvedores, projetada para criar, executar e monitorar agentes de IA baseados em LlamaIndex. Fornece ferramentas para definir fluxos de trabalho como nós — como recuperação, sumarização e processamento personalizado — e conectá-los em gráficos direcionais. O Supervisor supervisiona cada etapa, validando as saídas de acordo com esquemas, tentando novamente em caso de erros e registrando métricas. Isso garante pipelines robustos e repetíveis para tarefas como geração aumentada por recuperação, QA de documentos e extração de dados em conjuntos de dados diversificados.
  • Implante agentes AI alimentados por LlamaIndex como APIs de chat escaláveis e sem servidor no AWS Lambda, Vercel ou Docker.
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    O que é Llama Deploy?
    Llama Deploy permite transformar seus índices de dados LlamaIndex em agentes de IA prontos para produção. Ao configurar destinos de implantação como AWS Lambda, funções Vercel ou contêineres Docker, você obtém APIs de chat seguras e com escalonamento automático que respondem a partir do seu índice personalizado. Ele gerencia a criação de pontos finais, roteamento de solicitações, autenticação por token e monitoramento de desempenho prontamente. Llama Deploy simplifica o processo de implantação de IA conversacional, desde testes locais até produção, garantindo baixa latência e alta disponibilidade.
  • O SecGPT automatiza avaliações de vulnerabilidade e a aplicação de políticas para aplicativos baseados em LLM por meio de verificações de segurança personalizáveis.
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    O que é SecGPT?
    O SecGPT envolve chamadas de LLM com controles de segurança em camadas e testes automatizados. Os desenvolvedores definem perfis de segurança em YAML, integram a biblioteca em seus pipelines Python e utilizam módulos para detecção de injeção de prompts, prevenção de vazamento de dados, simulação de ameaças adversariais e monitoramento de conformidade. O SecGPT gera relatórios detalhados sobre violações, suporta alertas via webhooks e integra-se facilmente com ferramentas populares como LangChain e LlamaIndex para garantir implantações de IA seguras e compatíveis.
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