Lamini — платформа Enterprise LLM это платформа корпоративного уровня, предназначенная для создания высокоточных агентов и инструментов на основе LLM. Он фокусируется на уменьшении галлюцинаций, обеспечении RAG на основе памяти и предоставлении возможностей масштабируемой классификации и вызова функций для подключения к внешним инструментам и API. Lamini нацелена на приложения искусственного интеллекта производственного класса с сильным акцентом на фактическую точность, задержку и экономическую эффективность. Он также предлагает документацию, учебные пособия и богатый набор руководств по внедрению и интеграции.
Как использовать ламини
- Выберите продукт или инструментарий (Memory RAG, Classifier Agent Toolkit, or Text-to-SQL).
- Настройте свои источники данных и цели (данные предприятия, документы или внешние API).
- Создание мини-агентов или трубопроводов путем создания компонентов памяти, поиска и вызова инструментов.
- Развертывание на месте, с воздушным зазором или VPC для сохранения конфиденциальности данных; использовать вычисления времени встраивания для более быстрого поиска.
- Тюнинг и монитор точность, задержка и стоимость; итерация с предоставленными демо, документами и поддержкой.
Основные характеристики
- Memory RAG: высокоточная генерация с расширенным поиском с помощью вычисления времени встраивания
- Мини-агенты на основе памяти: развертывание многих высокоточных агентов параллельно для композиции рабочего процесса
- Text-to-SQL: создание высокоточных текстовых агентов для бизнес-анализа
- Классификатор Agent Toolkit: масштабируемая, точная классификация данных на основе LLM с настраиваемыми категориями
- Функция Calling: подключение к внешним инструментам и API для расширения возможностей
- Высокоточная настройка: настройка памяти и дополнительная тонкая настройка для уменьшения галлюцинаций
- Удобное для предприятия развертывание: локальное, воздушное или развертывание VPC
- 100% точность и большие требования экономии времени, подкрепленные тематическими исследованиями и эталонами
Случаи использования
- Фактическое мышление и корпоративные чат-боты с высокой точностью
- Автоматизированная классификация и маршрутизация данных для поддержки клиентов и внутренних рабочих процессов
- Text-to-SQL для бизнес-аналитики и специального запроса
- Умные помощники, которые вызывают внешние инструменты и API для выполнения действий
- Создание масштабируемых, точных LLM-агентов для сложных корпоративных задач
Как это работает
- Предоставлять источники данных (документы, базы данных, API) и определять цели для ваших агентов
- Слои памяти RAG интегрируют встраивания и быстрое извлечение для обеспечения точного контекста
- Функция вызова позволяет агентам выполнять действия против внешних инструментов или API
- Агенты могут быть развернуты параллельно и составлены в сложные рабочие процессы
- Lamini подчеркивает конфиденциальность и безопасность с помощью вариантов развертывания, которые хранят данные в частных средах
Безопасность и лучшие практики
- Стремитесь к точности производственного уровня с помощью вариантов памяти RAG и настройки
- Использование локальных или частных развертываний с высокой чувствительностью к данным
- Проверка результатов в контролируемых средах до публичного выпуска
Цены и ресурсы
- Бесплатные кредиты для начала
- Документация, руководства, видеоуроки и блоги для непрерывного обучения
- Каналы поддержки сообщений об ошибках, запросов функций и обратной связи
Основные характеристики
- Memory RAG: высокоточные мини-агенты с вычислениями времени встраивания для улучшения качества поиска
- Классификатор Agent Toolkit: масштабируемая, точная классификация на основе LLM по многим категориям
- Text-to-SQL: соединение запросов естественного языка с точным SQL
- Функция Calling: бесшовная интеграция с внешними инструментами и API
- Варианты развертывания: локальный, воздушный или VPC для конфиденциальности данных
- Настройка с высокой точностью: уменьшает галлюцинации и улучшает баланс задержки и стоимости
