AutoML-Agent предоставляет универс framework на Python, который управляет каждым этапом жизненного цикла машинного обучения с помощью интеллектуального интерфейса агента. Начиная с автоматического сбора данных, он выполняет аналитический анализ, обработку пропущенных значений и создание признаков с помощью настраиваемых конвейеров. Далее он ищет архитектуру модели и оптимизирует гиперпараметры, основанные на больших языковых моделях, чтобы предложить оптимальные конфигурации. Затем агент запускает параллельные эксперименты, отслеживая метрики и визуализации для сравнения результатов. После определения лучшей модели AutoML-Agent упрощает развертывание, создавая контейнеры Docker или облачные артефакты, совместимые с популярными платформами MLOps. Пользователи могут дополнительно настраивать рабочие процессы через плагины и отслеживать дрейф модели с течением времени, обеспечивая надежные, эффективные и воспроизводимые AI-решения в производственной среде.

RagBits — это универсальный фреймворк RAG, разработанный для предприятий, чтобы извлекать инсайты из их собственных данных. Он обрабатывает загрузку документов в различных форматах (PDF, DOCX, HTML), автоматически создает векторные вложения и индексирует их в популярных хранилищах векторов. Через RESTful API или веб-интерфейс можно делать запросы на естественном языке и получать точные, контекстуальные ответы, поддерживаемые передовыми моделями LLM. Платформа также предлагает настройку моделей вложений, управление доступом, аналитические панели и простую интеграцию в существующие рабочие процессы, что делает ее идеальной для управления знаниями, поддержки и исследований.