dbt-llm-agent использует крупные языковые модели для преобразования взаимодействия команд данных с проектами dbt. Пользователи могут исследовать и запрашивать модели данных простым английским, автоматически генерировать SQL на основе высокоуровневых команд и мгновенно получать документацию модели. Агент поддерживает нескольких провайдеров LLM — OpenAI, Cohere, Vertex AI, — и легко интегрируется с Python-окружением dbt. Также он предлагает автоматические обзоры кода с помощью ИИ, рекомендации по оптимизации SQL-преобразований и может генерировать тесты модели для проверки качества данных. Встроив LLM как виртуального помощника в воркфлоу dbt, этот инструмент снижает ручные усилия, улучшает доступность документации и ускоряет разработку и обслуживание надежных дата-пайплайнов.

Ellipsis - это универсальный инструмент ИИ, который упрощает процесс кодового ревью и автоматизирует исправления ошибок. Интегрируясь с GitHub и GitLab, он автоматически анализирует запросы на слияние, выявляет логические ошибки и генерирует подробные резюме. Команды получают выгоду от более быстрых сливов и меньшего количества ошибок, используя Ellipsis, что увеличивает производительность и сотрудничество. Благодаря своей способности использовать передовые алгоритмы ИИ и машинное обучение, Ellipsis трансформирует традиционный процесс кодового ревью, делая разработчиков более эффективными и повышая общее качество программного обеспечения.

Moddy - это продвинутый агент ИИ, который облегчает трансформацию кода в больших масштабах в средах с несколькими репозиториями. Автоматизируя процесс, Moddy помогает разработчикам вносить согласованные обновления, улучшения и миграции в различные кодовые базы без проблем. Этот инструмент экономит значительное время и уменьшает количество ошибок, что делает его незаменимым активом для программных команд, стремящихся к эффективности и надежности в своих практиках кодирования.

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.