Na ZONE3000, trabalhamos em uma ampla gama de projetos de IA e com muitos dados, frequentemente envolvendo múltiplos modelos, APIs e lógica personalizada. Uma das maiores vantagens do Calljmp é como ele nos permite definir e gerenciar fluxos de trabalho em várias etapas de uma maneira limpa e estruturada sem complicar demais a camada de orquestração.
Em vez de juntar diferentes ferramentas e escrever código de ligação para cada etapa, podemos descrever fluxos de trabalho em TypeScript e confiar no tempo de execução para lidar com a execução e coordenação. Isso torna muito mais fácil padronizar como construímos recursos com IA em diferentes projetos.
Outra coisa que valorizamos é a visibilidade. A observabilidade embutida nos ajuda a depurar mais rapidamente e entender como os fluxos de trabalho se comportam em cenários reais, o que é especialmente importante ao trabalhar com APIs externas e LLMs. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Calljmp é claramente desenvolvido para desenvolvedores, então há uma certa curva de aprendizado no início. As equipes precisam de algum tempo para entender como estruturar os fluxos de trabalho adequadamente para tirar o máximo proveito disso. Ainda bem que a equipe do Calljmp é muito solidária e eles têm um Assistente de IA no produto que pode guiar aqueles que precisam de ajuda com a configuração inicial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
