Funzionalità Gemini Enterprise Agent Platform

Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.

Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli

Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice

Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Offre servizi di riconoscimento delle immagini

Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale

Offre servizi di generazione del linguaggio naturale

Offre reti neurali artificiali per gli utenti

Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale

Fornisce capacità di apprendimento profondo

Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura

Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative

Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Dà all'utente la possibilità di importare una varietà di fonti di dati per un uso immediato

Trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante per i modelli predittivi

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Fornisce la capacità di generare immagini da un prompt di testo.

Garantisce che il servizio sia affidabile e disponibile quando necessario, riducendo al minimo i tempi di inattività e le interruzioni del servizio.

Consente all'utente di scalare l'addestramento dei modelli in modo efficiente, facilitando la gestione di set di dati più grandi e modelli più complessi.

Fornisce all'utente la possibilità di ottenere risposte rapide e a bassa latenza durante la fase di inferenza, che è fondamentale per le applicazioni in tempo reale.

Offre all'utente un modello di prezzo trasparente per le chiamate API, consentendo una migliore pianificazione del budget e controllo dei costi.

Fornisce all'utente la possibilità di allocare risorse computazionali in base alla domanda, rendendolo conveniente.

Consente all'utente di ridurre al minimo il consumo energetico sia durante l'addestramento che durante l'inferenza, il che sta diventando sempre più importante per operazioni sostenibili.

Offre all'utente la flessibilità di distribuire su più fornitori di cloud, riducendo il rischio di dipendenza da un singolo fornitore.

Fornisce all'utente la possibilità di connettersi senza problemi con varie fonti di dati e pipeline, semplificando l'ingestione e il pre-processamento dei dati.

Consente all'utente di integrare facilmente i modelli di intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro e nei sistemi esistenti tramite API.

Aiuta l'utente a mantenere la conformità con il GDPR e altre normative sulla protezione dei dati, che è cruciale per le aziende che operano a livello globale.

Consente all'utente di impostare controlli di accesso basati sui ruoli all'interno dell'organizzazione, migliorando la sicurezza.

Garantisce che i dati siano crittografati durante il transito e a riposo, fornendo un ulteriore livello di sicurezza.

Fornisce all'utente una documentazione completa e chiara, aiutando in un'adozione più rapida e nella risoluzione dei problemi.

Consente all'utente di valutare il livello di supporto della comunità e le estensioni di terze parti disponibili, che possono essere utili per risolvere problemi ed estendere la funzionalità.

Supporta l'integrazione con più fonti di dati per un input di dati senza interruzioni.

Migliora l'accuratezza e la velocità dell'output attraverso un'efficiente acquisizione e elaborazione dei dati di addestramento.

Genera approfondimenti attuabili applicando modelli appresi a questioni chiave.

Migliora continuamente e si adatta ai nuovi dati utilizzando algoritmi specificati.

Fornisce agli utenti la possibilità di testare e ottimizzare i prompt per migliorare la qualità e l'efficienza dell'output LLM.

Fornisce agli utenti una raccolta di modelli di prompt riutilizzabili per vari compiti LLM per accelerare lo sviluppo e standardizzare l'output.

Offre strumenti per gli utenti per confrontare più LLM fianco a fianco in base a metriche di prestazione, velocità e accuratezza.

Fornisce agli utenti un'interfaccia intuitiva per ottimizzare i LLM sui loro dataset specifici, consentendo un migliore allineamento con le esigenze aziendali.

Fornisce agli utenti strumenti per integrare la funzionalità LLM nelle loro applicazioni esistenti tramite SDK e API, semplificando lo sviluppo.

Offre agli utenti la capacità di distribuire rapidamente i modelli in ambienti di produzione con il minimo sforzo e configurazione.

Fornisce agli utenti strumenti per scalare automaticamente le risorse LLM in base alla domanda, garantendo un uso efficiente e un rapporto costo-efficacia.

Dà agli utenti la possibilità di impostare limiti e filtri per prevenire risultati inappropriati o sensibili dal LLM.

Offre agli utenti strumenti per garantire che i loro LLM rispettino gli standard di conformità come il GDPR, l'HIPAA e altre normative, riducendo il rischio e la responsabilità.

Fornisce agli utenti notifiche quando le prestazioni del LLM deviano significativamente dalle norme attese, indicando un potenziale drift del modello o problemi di dati.

Fornisce agli utenti informazioni in tempo reale sulla precisione del modello, la latenza e l'interazione dell'utente, aiutandoli a identificare e risolvere i problemi tempestivamente.

Fornisce agli utenti capacità di crittografia per i dati in transito e a riposo, garantendo comunicazioni e archiviazione sicure quando si lavora con LLM.

Offre agli utenti strumenti per impostare i permessi di accesso per diversi ruoli, garantendo che solo il personale autorizzato possa interagire con o modificare le risorse LLM.

Fornisce agli utenti un middleware per instradare le richieste in modo efficiente al LLM appropriato in base a criteri come costo, prestazioni o casi d'uso specifici.

Fornisce agli utenti strumenti per elaborare più input in parallelo, migliorando la velocità di inferenza e la convenienza economica per scenari ad alta domanda.

Supporta la configurazione utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.

Consenti agli utenti di personalizzare il tono dell'agente.

Consente la definizione di chiari parametri di sicurezza per le azioni degli agenti.

Fornisce supporto su web, dispositivi mobili, app di messaggistica e altri canali.

Consente la personalizzazione del branding dell'agente, inclusi l'aspetto visivo e lo stile conversazionale.

Fornisce agli agenti capacità di risposta proattiva basate su trigger predefiniti.

Facilita l'escalation senza interruzioni a dipendenti umani per questioni complesse.

Fornisce analisi e report sulle prestazioni e interazioni degli agenti.

Offre agli agenti la capacità di mantenere la consapevolezza contestuale durante le interazioni.

Garantisce la conformità ai requisiti di privacy e governance dei dati.

Automatizza i flussi di lavoro e le azioni in base alle risposte degli agenti.

Consente l'uso delle API per la configurazione avanzata degli agenti.

Abilita l'interoperabilità con più piattaforme per esperienze unificate.

Consente l'integrazione con i dati CRM per basare le risposte degli agenti nel contesto aziendale.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Analizza i dataset in arrivo per evidenziare automaticamente valori mancanti, distribuzioni, valori anomali e problemi di qualità dei dati.

Consente agli utenti di acquisire dati da fonti diverse (database, API, archiviazione cloud, fogli di calcolo) senza programmazione personalizzata

Avvisa automaticamente gli utenti quando lo schema dei dati in arrivo devia dalla struttura prevista nel tempo

Suggerisce o seleziona automaticamente algoritmi e iperparametri candidati in base alle caratteristiche del dataset

Consente agli utenti di inserire codice personalizzato (ad es. Python, R, SQL) o moduli personalizzati nelle fasi della pipeline per flessibilità

Propone o applica automaticamente funzionalità derivate per migliorare le prestazioni del modello