直覺操作的Data-Driven AI工具

快速掌握並使用Data-Driven AI工具,不論新手或專業人士,都能享受流暢的操作體驗。

Data-Driven AI

  • FileMarket AI:一個用於收集和標註AI訓練數據集的平台。
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    Unique Datasets for AI training 是什麼?
    FileMarket AI作為一個多面向平台,旨在優化用於人工智慧訓練的數據集生命周期。它利用人類專業知識與先進的AI代理融合來收集、驗證和標註高品質數據。通過利用多鏈接方法,支持各種區塊鏈技術,增強數據安全性和透明度。用戶可以參加去中心化的市場以貨幣化他們的數據貢獻,從而促進以AI進步為導向的可持續數據經濟。該平台支持各種類型的數據和任務,為用戶確保靈活性。
  • Vellum AI:開發和部署生產就緒的LLM驅動應用程序。
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    Vellum 是什麼?
    Vellum AI為公司提供了一個綜合平台,以將其大型語言模型(LLM)應用程序從原型推向生產。通過提示工程、語義搜索、模型版本控制、提示鏈接和嚴格的量化測試等先進工具,使開發人員能夠自信地構建和部署AI驅動的功能。該平台有助於將模型與代理進行集成,使用RAG和API以確保AI應用程序的無縫部署。
  • AIExperts.me 連結企業與經過審核的 AI 專家和提示工程師,以進行定制的 AI 項目。
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    AiExperts.me 是什麼?
    AIExperts.me 是一個平台,企業可以聘請經過審核的 AI 專家和提示工程師,為其定制的 AI 開發項目提供服務。無論您需要 AI 提示工程、AI 應用開發或定制的 AI 聊天機器人,該平台都會將您連接到專門從事這些領域的專業人士。通過結合人類專業知識與先進的 AI,AIExperts.me 旨在提供高質量、量身定制的解決方案,增強企業運營並改善客戶互動。
  • 為您的網站提供自定義的Gen-AI聊天機器人。
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    ChatTuesday.com - Customized Data. Empower with Gen-AI Platform 是什麼?
    ChatTuesday.com使您能夠建立一個定制的AI聊天機器人,利用您的特定數據。這個強大的工具旨在通過提供個性化的回應來增強客戶體驗。用戶可以輕鬆將聊天機器人整合到他們的網站中,確保根據您提供的內容準確回答問題。非常適合希望簡化客戶服務的企業,ChatTuesday.com通過定制AI解決方案來滿足個別需求,增強對話並改善用戶滿意度。
  • MARFT是一個開源的多代理強化學習(RL)微調工具包,用於協作AI工作流程和語言模型優化。
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    MARFT 是什麼?
    MARFT是一個基於Python的LLM,支持可重複實驗和快速原型設計協作式AI系統。
  • 第一個讓提示工程師高效管理、協作和評估AI提示的平台。
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    PromptLayer 是什麼?
    PromptLayer是一個為提示工程師和AI開發者量身打造的先進平台,可以高效管理、協作和評估AI提示。它通過提供跟蹤、管理和共享GPT提示工程的工具,使用戶能夠構建複雜的AI應用程式。作為您的代碼與OpenAI的API之間的中介,它提供了一個可視化界面來記錄LLM請求、搜索使用歷史並促進協作反饋。PromptLayer幫助確保數據驅動的提示工程,具有更強的可觀察性和版本控制。
  • 一個用於構建具有記憶管理和工具整合的輕量級JavaScript框架,用於建立AI代理。
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    Tongui Agent 是什麼?
    Tongui Agent提供模組化架構,用於創建能夠維持對話狀態、利用外部工具並協調多個子代理的AI代理。開發者可以配置LLM後端、定義自定義行動,並附加記憶模組來存儲上下文。該框架包含SDK、CLI和中介層鉤子,以便實現觀測性,方便整合至網頁或Node.js應用程序中。支援的LLM包括OpenAI、Azure OpenAI及開源模型。
  • 輕鬆使用Altermind的無代碼AI解決方案構建器創建自訂AI。
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    Altermind 是什麼?
    Altermind是一個無代碼AI解決方案構建器,使用户能够使用其數據創建個性化AI。該平台通過消除對編程知識的需求來簡化構建AI模型的過程。用戶可以輕鬆訓練模型,將其部署到特定任務中,並不斷精細化其AI實體。無論是商業自動化、個人項目還是學術研究,Altermind都提供了一個靈活的解決方案,以無縫集成AI到各種應用中。
  • 一個可自訂的強化學習環境庫,用於在資料處理與分析任務中基準測試AI代理。
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    DataEnvGym 是什麼?
    DataEnvGym 提供基於Gym API的多個模組化、自訂的環境,促進資料驅動領域中的強化學習研究。研究人員與工程師可以選擇內建的任務,如資料清理、特徵工程、批次排程與串流分析。此架構支持與流行RL庫的無縫整合、標準化的評比指標與追蹤代理表現的記錄工具。用戶可以擴展或結合環境,以模擬複雜的資料流程,並在實際限制下評估演算法。
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