Эффективные Daten-Pipelines решения

Используйте Daten-Pipelines инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Daten-Pipelines

  • Фреймворк для AI-агентов на Python, предлагающий модульных, настраиваемых агентов для получения данных, обработки и автоматизации.
    0
    0
    Что такое DSpy Agents?
    DSpy Agents — это открытый инструментальный набор на Python, упрощающий создание автономных AI-агентов. Он обеспечивает модульную архитектуру для сборки агентов с настраиваемыми инструментами для веб-скрапинга, анализа документов, запросов к базам данных и интеграции с языковыми моделями (OpenAI, Hugging Face). Разработчики могут управлять сложными рабочими процессами с помощью предварительно созданных шаблонов агентов или определять собственные наборы инструментов для автоматизации таких задач, как суммирование исследований, поддержка клиентов и обработка данных. Встроенное управление памятью, логирование, генерация с дополнением поиска, сотрудничество нескольких агентов и лёгкое развёртывание через контейнеры или безсерверные среды ускоряют разработку приложений, управляемых агентами, без лишнего шаблонного кода.
    Основные функции DSpy Agents
    • Готовые шаблоны модульных AI-агентов
    • Интеграция пользовательских инструментов (веб-скрапинг, запросы к БД)
    • Подключения к крупным языковым моделям (OpenAI, Hugging Face)
    • Поддержка генерации с поисковым дополнением
    • Встроенное управление памятью и логирование
    • Рабочие процессы совместного взаимодействия нескольких агентов
    • Инструменты SDK и CLI
    • Развёртывание с помощью контейнеров и безсерверных решений
  • Передовая цепочка обработки Retrieval-Augmented Generation (RAG) объединяет настраиваемые векторные хранилища, большие языковые модели (LLM) и соединители данных для точных вопросов и ответов по предметно-специальному контенту.
    0
    0
    Что такое Advanced RAG?
    В своей основе продвинутый RAG предоставляет разработчикам модульную архитектуру для реализации рабочих процессов RAG. В рамках платформы реализованы обменные компоненты для загрузки документов, стратегий сегментации, генерации встраиваний, сохранения векторных данных и вызова LLM. Такая модульность позволяет пользователям комбинировать backend-выстраивания (OpenAI, HuggingFace и т. д.) и векторные базы данных (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG включает утилиты для пакетной обработки, слои кеширования и скрипты оценки точности/полноты. Обеспечивая абстракцию общих шаблонов RAG, он уменьшает объём стандартного кода и ускоряет эксперименты, что делает его идеальным для чат-ботов на базе знаний, поиска по предприятиям и динамического суммирования больших массивов документов.
  • Инструмент инженерии данных на основе чата с поддержкой ИИ для легкой обработки данных.
    0
    0
    Что такое Ask On Data?
    Ask On Data трансформирует инженерию данных, исключая необходимость в сложном программировании и предлагая интуитивное и эффективное решение для создания конвейеров данных с использованием простых английских команд. Эта инновационная платформа использует передовые возможности обработки естественного языка и искусственного интеллекта, позволяя как нетехническим пользователям, так и профессионалам в области данных легко использовать силу своих данных. С такими функциями, как интерфейс на основе чата, управляемый облачный сервис, планирование задач и действительные функции, Ask On Data выделяется как удобный инструмент для упрощения и ускорения задач инженерии данных.
Рекомендуемые