Langchain Funktionen

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen.

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren.

Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen.

Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht.

Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen.

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet.

Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden.

Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten.

Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann.

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert.

Ermöglicht es Teams, die Ausführungsreihenfolge und Abhängigkeiten zwischen KI-Komponenten zu konfigurieren, um sicherzustellen, dass Workflows reibungslos und logisch ablaufen.

Vereinfacht die Verwaltung mehrerer KI-Modelle und -Agenten, indem sie in kohärente, automatisierte Workflows für komplexe Geschäftstätigkeiten zusammengeführt werden.

Verbindet sich mit einer Vielzahl von KI-Modell-APIs und externen Diensten, unabhängig vom Anbieter, innerhalb einer einzigen Orchestrierungsplattform.

Ermöglicht den Aufbau anspruchsvoller, mehrstufiger KI-Workflows, die spezialisierte Modelle für die End-to-End-Prozessautomatisierung kombinieren.

Integriert sich nahtlos mit Unternehmensplattformen wie CRMs, Datenbanken und Geschäftsanwendungen für einen einheitlichen Daten- und Prozessfluss.

Unterstützt die Einrichtung von Live-Datenpipelines, die Informationen sofort zwischen KI-Komponenten und Unternehmenssystemen übertragen.

Bietet umfassende Dashboards zur Visualisierung von KPIs und Leistungskennzahlen für alle orchestrierten KI-Workflows.

Erstellt detaillierte Berichte über die Leistungsfähigkeit von Arbeitsabläufen, den Ressourcenverbrauch und die allgemeinen geschäftlichen Auswirkungen der KI-Orchestrierung.

Verfolgt und zeigt die Ressourcennutzung über alle KI-Komponenten hinweg an, was eine proaktive Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Verwaltet und weist dynamisch Rechenressourcen zu, einschließlich GPU-Cluster, um die Effizienz basierend auf den aktuellen Arbeitsablaufanforderungen zu maximieren.

Skaliert KI-Arbeitslasten automatisch nach oben oder unten und passt sich Schwankungen in den Verarbeitungsanforderungen und dem Benutzerverkehr an.

Bietet Einblicke in den Datenfluss, die Verarbeitungszeiten und die Erfolgsraten für jede einzelne KI-Komponente innerhalb eines Workflows.

Stellt sicher, dass alle KI-Workflows den relevanten regulatorischen Standards und Branchenanforderungen entsprechen.

Ermöglicht es Organisationen, Governance-Richtlinien und Compliance-Kontrollen über orchestrierte KI-Operationen hinweg durchzusetzen.

Ermöglicht die Einrichtung von rollenbasierten Berechtigungen und Genehmigungs-Workflows für sensible KI-Operationen und -Bereitstellungen.

Führt umfassende Protokolle und Audit-Trails von Workflow-Ausführungen, um die Einhaltung von Vorschriften und die Fehlersuche zu unterstützen.

Wendet robuste Sicherheitsprotokolle und -richtlinien an, um sensible KI-Einsätze und Datenflüsse zu schützen.