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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (45.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$9,500.00 Al mese
Paga a consumo Al mese
InRule
Valutazione a Stelle
(69)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (45.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
$9,500.00 Al mese
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Sfoglia tutti i piani tariffari 2Vertex AI
Valutazione a Stelle
(592)4.3 su 5
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Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nell'Alta Disponibilità AI con un punteggio di 9.2, che i revisori menzionano migliora significativamente la loro affidabilità operativa rispetto alla minore performance di InRule in quest'area.
- I revisori dicono che la Scalabilità dell'Addestramento del Modello AI di Vertex AI (8.5) è superiore, permettendo una gestione più efficiente di grandi set di dati, mentre le capacità di addestramento del modello di InRule sono percepite come meno robuste.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI offre una migliore Velocità di Inferenza AI (8.6), cruciale per le applicazioni in tempo reale, mentre la performance di InRule in questo aspetto non è altrettanto competitiva, portando a potenziali ritardi nel processamento.
- Gli utenti su G2 menzionano che le capacità di integrazione di Vertex AI (8.5) sono più flessibili e complete, permettendo connessioni senza soluzione di continuità con varie fonti di dati, mentre le opzioni di integrazione di InRule sono viste come più limitate.
- I revisori menzionano che la qualità della documentazione di Vertex AI (8.5) è altamente valutata, rendendo più facile per gli utenti navigare e implementare le funzionalità, mentre la documentazione di InRule è spesso descritta come carente di dettagli.
- Gli utenti segnalano che le opzioni di personalizzazione di Vertex AI, in particolare nei Costruttori di Agenti AI, sono più estese, permettendo soluzioni su misura, mentre le caratteristiche di personalizzazione di InRule sono percepite come meno versatili.
InRule vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare e configurare. Tuttavia, InRule è più facile da amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con InRule in generale.
- InRule e Vertex AI soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che InRule sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a InRule.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
InRule
Commercial
$9,500.00
Al mese
SaaS
- Up to 5,000 Transactions per Day
- DMN and BPMN Support
- Decision Authoring, Testing and Management
Vertex AI
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Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
InRule
Prova gratuita disponibile
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
49
8.6
359
Facilità d'uso
8.1
49
8.2
368
Facilità di installazione
7.5
33
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.2
34
7.9
141
Qualità del supporto
8.8
47
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
34
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
45
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Automazione dei Processi Digitali (DPA)Nascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Flussi di lavoro digitali
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Moduli
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Automazione dei Processi Digitali (DPA)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Gestione delle DecisioniNascondi 20 CaratteristicheMostra 20 Caratteristiche
7.6
23
Dati insufficienti
Integrazione
7.8
19
Dati insufficienti
7.4
17
Dati insufficienti
Logica aziendale
8.0
20
Dati insufficienti
8.2
20
Dati insufficienti
7.7
18
Dati insufficienti
Gestione
7.8
20
Dati insufficienti
7.4
20
Dati insufficienti
Analitica
7.1
15
Dati insufficienti
7.3
15
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
19
Dati insufficienti
8.3
19
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.7
6
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
Piattaforme di gestione delle decisioni - AI agentica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di sviluppo a basso codiceNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.9
15
Dati insufficienti
Progettazione dell'applicazione
7.8
10
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
Controllo dei dati
6.7
6
Dati insufficienti
7.5
8
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
Pubblicazione
8.1
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
Piattaforme di sviluppo a basso codice - AI agentica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
InRule e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
InRule è categorizzato comePiattaforme di Gestione delle Decisioni, Piattaforme di sviluppo a basso codice, e Automazione dei Processi Digitali (DPA)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
InRule
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Servizi Finanziari
18.2%
Assicurazione
15.2%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
12.1%
Software per computer
7.6%
Ricerca di Mercato
4.5%
Altro
42.4%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
Che cos'è il motore InRule?
1 Commento
RW
Per "motore InRule", credo che ti riferisca al motore di regole aziendali, comunemente noto come BRE. Un BRE è un software che esegue regole aziendali o...Leggi di più
Quanto costa InRule?
1 Commento
RW
Come piattaforma software aziendale, molti fattori influenzano il prezzo di InRule, come il numero di utenti, il numero di core e altro ancora. Ti invitiamo...Leggi di più
Chi possiede InRule?
1 Commento
RW
Nell'ottobre 2022, InRule è stata acquisita da Pamlico Capital, una società di private equity con sede negli Stati Uniti. Puoi leggere l'annuncio qui:...Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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