Dust und Gemini Enterprise Agent Platform vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (58.6% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (42.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Dust
Sternebewertung
(30)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (58.6% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über DustGemini Enterprise Agent Platform
Sternebewertung
(653)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.3% der Bewertungen)
Vor- und Nachteile
Einstiegspreis
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Erfahren Sie mehr über Gemini Enterprise Agent PlatformZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit schätzen, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren. Ein Benutzer hob hervor, wie es alles von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung vereinfacht, was es zu einer robusten Wahl für diejenigen macht, die sich auf maschinelles Lernen konzentrieren.
- Benutzer sagen, dass Dust sich durch seine schnellen Bereitstellungsfähigkeiten auszeichnet, die es Teams ermöglichen, KI direkt in ihre Workflows zu integrieren. Rezensenten haben festgestellt, dass es eine schnelle Einrichtung von KI-Agenten ermöglicht, was für Organisationen, die die Produktivität steigern möchten, ohne KI als separate Einheit zu behandeln, ein Wendepunkt sein kann.
- Laut verifizierten Bewertungen ist die einheitliche Suchfunktion von Dust ein bedeutender Vorteil, da sie eine einzige Plattform bietet, um in verschiedenen Tools wie Notion und Google Drive zu suchen. Diese Funktion wurde als "bahnbrechend" beschrieben und hilft Benutzern, ihre Informationsabrufprozesse zu optimieren.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl Vertex AI eine starke Integration mit Google Cloud hat, einige Benutzer es als herausfordernd empfinden, es für spezifische Workflows zu konfigurieren. Dies kann zu einer steileren Lernkurve für diejenigen führen, die mit der Plattform nicht vertraut sind, was ihre Benutzerfreundlichkeit für einige Teams beeinträchtigen kann.
- G2-Bewerter heben hervor, dass Dust eine überlegene Benutzerfreundlichkeit und Einrichtung bietet, wobei viele Benutzer seine intuitive Benutzeroberfläche loben. Dieses benutzerfreundliche Design ermöglicht es Teams, sich schnell anzupassen und KI-Fähigkeiten ohne umfangreiche Schulung oder Einarbeitung zu nutzen.
- Benutzer berichten, dass beide Plattformen soliden Support bieten, aber Dust hat höhere Bewertungen für die Qualität des Supports und die Reaktionsfähigkeit erhalten. Rezensenten schätzen die proaktive Unterstützung, die sie erhalten, was für Teams, die schnelle Lösungen für Probleme benötigen, entscheidend sein kann, während sie KI-Lösungen implementieren.
Dust vs Gemini Enterprise Agent Platform
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Dust einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Dust zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Dust den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Gemini Enterprise Agent Platform.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Dust.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Dust gegenüber Gemini Enterprise Agent Platform.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Dust
Keine Preisinformationen verfügbarGemini Enterprise Agent Platform
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Pro Monat
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
Dust
Kostenlose Testversion verfügbar
Gemini Enterprise Agent Platform
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
29
8.6
388
Einfache Bedienung
9.4
29
8.1
399
Einfache Einrichtung
9.0
28
8.1
321
Einfache Verwaltung
9.3
12
7.9
150
Support-Qualität
8.9
28
8.1
364
War the product ein guter Geschäftspartner?
9.4
12
8.3
144
Produktrichtung (% positiv)
10.0
27
9.2
382
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
249
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
206
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
204
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
206
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
201
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
197
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
210
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
205
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
103
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
33
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
64
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
9.7
11
8.6
28
8.9
11
7.6
27
8.3
10
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.3
8
8.1
27
9.2
10
7.3
27
9.0
12
8.2
26
7.3
8
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
8.2
11
7.8
26
9.2
10
7.9
27
9.6
8
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
8.8
16
8.8
28
8.0
10
8.2
30
9.0
16
8.1
28
9.1
13
7.5
27
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kundenanfragebearbeitung - KI-Kundensupport-Agenten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Automatisierung der Kundeninteraktion - KI-Kundensupport-Agenten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Automatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Autonomie
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - KI-Agenten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Dust und Gemini Enterprise Agent Platform sind kategorisiert als KI-Agentenbauer
Einzigartige Kategorien
Dust ist kategorisiert als KI-Kundensupport-Agenten
Gemini Enterprise Agent Platform ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Dust
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Gemini Enterprise Agent Platform
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
24.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.7%
Beratung
10.3%
Marketing und Werbung
6.9%
Versicherung
6.9%
Andere
31.0%
Computersoftware
17.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Dust hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
3 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Kommentare
SA
Google Cloud ML Engine unterstützt viele Softwarebibliotheken, einschließlich TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras usw....Mehr erfahren
What is Google AI platform?
2 Kommentare
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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