Funzionalità Langchain

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.

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.

Consenti ai team di configurare l'ordine di esecuzione e le dipendenze tra i componenti AI, garantendo che i flussi di lavoro funzionino in modo fluido e logico.

Semplifica la gestione di più modelli e agenti AI riunendoli in flussi di lavoro coesi e automatizzati per compiti aziendali complessi.

Si connette con una vasta gamma di API di modelli AI e servizi esterni, indipendentemente dal fornitore, all'interno di una singola piattaforma di orchestrazione.

Consente la costruzione di flussi di lavoro AI sofisticati e multi-step che combinano modelli specializzati per l'automazione dei processi end-to-end.

Si integra perfettamente con piattaforme aziendali come CRM, database e applicazioni aziendali per un flusso unificato di dati e processi.

Supporta la configurazione di pipeline di dati in tempo reale che trasferiscono informazioni istantaneamente tra componenti AI e sistemi aziendali.

Offre dashboard completi per visualizzare KPI e metriche di prestazione per tutti i flussi di lavoro AI orchestrati.

Genera rapporti approfonditi sulle prestazioni del flusso di lavoro, il consumo di risorse e l'impatto complessivo sull'azienda dell'orchestrazione dell'IA.

Traccia e visualizza l'utilizzo delle risorse attraverso tutti i componenti AI, consentendo la regolazione proattiva delle prestazioni e la risoluzione dei problemi.

Gestisce e assegna dinamicamente le risorse computazionali, inclusi i cluster GPU, per massimizzare l'efficienza in base alle esigenze attuali del flusso di lavoro.

Scala automaticamente i carichi di lavoro AI verso l'alto o verso il basso, adattandosi alle fluttuazioni delle richieste di elaborazione e del traffico degli utenti.

Fornisce informazioni sul flusso di dati, sui tempi di elaborazione e sui tassi di successo per ciascun componente AI individuale all'interno di un flusso di lavoro.

Garantisce che tutti i flussi di lavoro AI aderiscano agli standard normativi pertinenti e ai requisiti del settore.

Consente alle organizzazioni di applicare politiche di governance e controlli di conformità nelle operazioni di intelligenza artificiale orchestrate.

Facilita la configurazione di permessi basati su ruoli e flussi di lavoro di approvazione per operazioni e implementazioni AI sensibili.

Mantiene registri completi e tracce di audit delle esecuzioni del flusso di lavoro per supportare gli sforzi di conformità e risoluzione dei problemi.

Applica protocolli di sicurezza robusti e politiche per proteggere le implementazioni AI sensibili e i flussi di dati.