Soluções 고급 AI 애플리케이션 adaptáveis

Aproveite ferramentas 고급 AI 애플리케이션 que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

고급 AI 애플리케이션

  • A Appen fornece dados de treinamento de IA e soluções de alta qualidade para projetos de aprendizado de máquina e IA.
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    O que é Appen?
    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.
  • Catálogo abrangente de Aplicações de IA para diversas necessidades dos usuários.
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    O que é Ai Application Catalogue?
    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 é uma estrutura de código aberto que permite que agentes de IA realizem geração aprimorada por recuperação usando fontes de conhecimento externas.
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    O que é AI_RAG?
    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.
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