Гибкие developer tools for AI решения

Используйте многофункциональные developer tools for AI инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

developer tools for AI

  • Платформа для непрерывного улучшения AI-продуктов.
    0
    0
    Что такое Autoblocks 2.0?
    Autoblocks — это облачное рабочее пространство, которое фокусируется на помощи продуктовым командам в совместной оценке, тестировании и улучшении их AI-продуктов. Платформа поддерживает A/B-тестирование и локальные эксперименты, предоставляя инструменты и знания для эффективной разработки и улучшения AI-продуктов. Ее гибкие инструменты для разработчиков специально предназначены для улучшения продуктов на основе LLM, что делает ее незаменимым инструментом для разработчиков, стремящихся создать надежный опыт AI.
    Основные функции Autoblocks 2.0
    • Совместное облачное рабочее пространство
    • Инструменты A/B-тестирования
    • Возможности локальных экспериментов
    • Аналитика в реальном времени
    • Инструменты для разработчиков
    Плюсы и минусы Autoblocks 2.0

    Минусы

    Отсутствие указания на доступность открытого исходного кода, что может ограничить индивидуальную настройку.
    Нет публичного репозитория GitHub для совместной работы сообщества или прозрачности.
    Детали цен указаны на отдельной странице, на главной странице нет прямой информации о ценах.
    Нет приложений в магазине или расширений; платформа, скорее всего, доступна только через веб.

    Плюсы

    Автоматизирует тестирование и валидацию ИИ-агентов, снижая затраты времени на ручной контроль качества.
    Постоянно собирает и интегрирует отзывы экспертов для улучшения моделей.
    Генерирует динамические тестовые сценарии на основе реальных пользовательских данных для учета крайних случаев.
    Обеспечивает соблюдение нормативных требований, таких как HIPAA и SOC 2 Тип 2, для отраслей с конфиденциальными данными.
    Бесшовная интеграция с существующими кодовыми базами и настройками развертывания без необходимости полной замены.
    Цены Autoblocks 2.0
    Есть бесплатный планYES
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразованияОплачиваемая
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетовЕжемесячно

    Детали плана ценообразования

    Стартап

    199 USD
    • 5 ГБ обработанных данных (далее $3 за ГБ)
    • 50,000 баллов (далее $1.50 за 1,000)
    • Хранение данных 1 месяц (далее $3 за ГБ)
    • 3 пользователя

    Рост

    799 USD
    • 20 ГБ обработанных данных (далее $3 за ГБ)
    • 100,000 баллов (далее $1.50 за 1,000)
    • Хранение данных 3 месяца (далее $3 за ГБ)
    • 5 пользователей

    Корпоративный

    Индивидуально USD
    • HIPAA BAA, премиум поддержка
    • Локальное развертывание для больших объемов или данных с повышенной конфиденциальностью

    Симуляция агента

    799 USD
    • 20 ГБ обработанных данных (далее $3 за ГБ)
    • 100,000 баллов (далее $1.50 за 1,000)
    • Хранение данных 3 месяца (далее $3 за ГБ)
    • 5 пользователей
    Для получения последних цен посетите: https://autoblocks.ai/pricing
  • Guardrails помогает повысить безопасность и точность ИИ, контролируя его выводы.
    0
    0
    Что такое Guardrails?
    Guardrails - это инновационная платформа, которая создает протоколы безопасности и контролирует выходные данные для генеративного ИИ. Она функционирует как механизм надзора для мониторинга выходных данных ИИ, предотвращая их отклонение в неточности или игнорирование желаемых ограничений. Этот инструмент необходим для разработчиков и бизнеса, стремящихся уверенно внедрять ИИ, так как он помогает поддерживать качество и актуальность сгенерированного контента, обеспечивая соответствие установленным стандартам безопасности и операционных руководств.
  • LangGraph управляет языковыми моделями через графовые конвейеры, обеспечивая модульные цепочки LLM, обработку данных и многоступенчатые AI-рабочие процессы.
    0
    0
    Что такое LangGraph?
    LangGraph предлагает универсальный графический интерфейс для оркестрации операций языковых моделей и преобразований данных в сложных AI-рабочих потоках. Разработчики определяют граф, где каждый узел представляет вызов LLM или этап обработки данных, а ребра задают поток ввода и вывода. Поддержка нескольких поставщиков моделей, таких как OpenAI, Hugging Face и пользовательские конечные точки, позволяет создавать модульные повторно используемые конвейеры. В функции входят кеширование результатов, параллельное и последовательное выполнение, обработка ошибок и встроенная визуализация графов для отладки. Абстрагируя операции LLM как графовые узлы, LangGraph упрощает поддержку задач многоступенчатого рассуждения, анализа документов, чат-ботов и других продвинутых NLP-приложений, ускоряя разработку и обеспечивая масштабируемость.
Рекомендуемые