Denvr DataWorks предлагает облачную платформу ИИ, разработанную для удовлетворения потребностей разработчиков и бизнеса, ищущих масштабируемые и высокопроизводительные решения. Платформа поддерживает широкий спектр приложений ИИ, от обучения сложных моделей машинного обучения до обработки и анализа данных в реальном времени. С надежной инфраструктурой и простыми вариантами интеграции Denvr DataWorks позволяет пользователям использовать мощь ИИ для стимулирования инноваций и достижения своих бизнес-целей.

Agent-Oriented Architecture (AOA) — это мощный фреймворк, предоставляющий разработчикам инструменты для построения и обслуживания интеллектуальных мульти-агентных систем. Агенты инкапсулируют состояние, поведение и паттерны взаимодействия, общаясь через асинхронную шину сообщений. В AOA есть модули для регистрации, обнаружения и сопоставления агентов, что обеспечивает динамическую композицию служб. Моделирование поведения поддерживает конечные автоматы, планирование, ориентированное на цели, и триггеры по событиям. Фреймворк управляет событиями жизненного цикла агентов: созданием, приостановкой, миграцией и завершением. Встроенные средства мониторинга и логирования облегчают настройку производительности и отладку. Универсальный транспортный слой поддерживает TCP, HTTP и пользовательские протоколы, что делает его пригодным для локальных, облачных и периферийных развертываний. Интеграция с популярными библиотеками обеспечивает беспрепятственную обработку данных и интеграцию AI-моделей.

BoteAI специализируется на создании инновационных решений на базе ИИ, ориентированных на промышленные сектора. Их инструменты созданы для оптимизации процессов, повышения эффективности и предоставления глубокого анализа данных. Они используют передовые технологии для обеспечения надежной производительности, делая их незаменимыми для современных промышленных операций. С акцентом на удобные интерфейсы и настраиваемые функции, BoteAI выделяется тем, что предлагает практичные и масштабируемые решения ИИ, которые отвечают динамичным потребностям сегодняшнего промышленного ландшафта.

Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.