Boltic — это все-в-одном платформа, разработанная для удовлетворения потребностей современных предприятий в интеграции, автоматизации и управлении данными. Она позволяет пользователям создавать и автоматизировать рабочие процессы, синхронизировать данные в реальном времени и получать ценные идеи. Платформа предлагает широкий спектр инструментов и функций, включая автоматизацию рабочих процессов, (data pipes), вычисления без сервера и настраиваемые таблицы, все из которых разработаны для упрощения работы с данными. Boltic не требует обслуживания, настраиваемая и бесшовно интегрируется с популярными инструментами, что делает ее идеальным решением для предприятий, стремящихся улучшить операционную эффективность и стимулировать инновации.

Платформа Lume AI разработана для упрощения задач интеграции данных с помощью автоматизации на базе ИИ. Устранив ручное сопоставление данных, Lume позволяет пользователям эффективно сопоставлять данные из любого источника с желаемой целевой схемой. Это значительно сокращает время, затрачиваемое на обработку данных, ускоряет процесс интеграции и предоставляет полную видимость и управление всеми пайплайнами и сопоставлениями данных. Платформа особенно полезна для компаний, стремящихся оптимизировать свои операции с данными и повысить эффективность обработки.

Camel AI — это открытая платформа, предназначенная для упрощения создания и оркестрации интеллектуальных агентов. Она предоставляет абстракции для цепочек больших языковых моделей, интеграции внешних инструментов и API, управления графами знаний и сохранения памяти. Разработчики могут определять многогранные рабочие процессы, разбиение задач на подпланы и мониторинг выполнения через CLI или веб-интерфейс. Основанный на Python и Docker, Camel AI позволяет беспрепятственно менять поставщиков LLM, настраивать плагины инструментов и использовать гибридные стратегии планирования, ускоряя разработку автоматизированных помощников, дата-пайплайнов и автономных рабочих процессов крупного масштаба.

RAG для кибербезопасности сочетает мощь больших языковых моделей с векторным поиском для трансформации способов доступа и анализа информации по кибербезопасности. Пользователи начинают с загрузки документов, таких как матрицы MITRE ATT&CK, записи CVE и рекомендации по безопасности. Затем фреймворк создает векторные представления для каждого документа и храни их в векторной базе данных. При отправке запроса RAG извлекает наиболее релевантные части документов, передает их LLM и возвращает точные, насыщенные контекстом ответы. Такой подход обеспечивает ответы, основанные на авторитетных источниках, уменьшает галлюцинации и повышает точность. Благодаря настраиваемым каналам обработки данных и поддержке нескольких провайдеровEmbedding и LLM, команды могут адаптировать систему под свои уникальные потребности в области разведки угроз.