Agent Cloud

Agent Cloud ha sido retirado y ya no está activo.

¿Qué era Agent Cloud?

Agent Cloud era una plataforma de código abierto diseñada para capacitar a las empresas en la creación e implementación de aplicaciones de chat privadas con modelos de lenguaje grandes (LLM). Permitía a los equipos interactuar de forma segura con sus datos, ofreciendo una solución robusta para diversas aplicaciones impulsadas por la IA.

Características y funcionalidades clave:

• Sincronización de datos para bases de datos vectoriales: Agent Cloud facilitaba la creación de agentes conectados a datos con acceso a datos vectoriales actualizados para la generación aumentada de recuperación (RAG).
• Ingesta de datos versátil: La plataforma admitía la ingesta de datos de más de 260 fuentes, incluidos archivos (PDF, DOCX, TXT, CSV) y bases de datos (PostgreSQL, Snowflake, BigQuery), con opciones para seleccionar tablas y columnas específicas.
• Preparación de datos: Agent Cloud permitía a los usuarios dividir, fragmentar e incrustar datos con instrucciones, aprovechando modelos como text-embedding-3-small de OpenAI o alternativas de código abierto como BGE/base.
• Almacenamiento de datos vectoriales: Los datos incrustados se almacenaban dentro de una base de datos vectorial, admitiendo opciones principales como Qdrant y Pinecone para implementaciones autohospedadas.
• Actualizaciones de datos programadas: Los usuarios podían establecer la frecuencia de sincronización de datos desde la fuente, garantizando el acceso a los datos más recientes a través de actualizaciones manuales, programadas o basadas en cron.
• Diseño agnóstico a LLM: Agent Cloud fue diseñado para ser agnóstico a LLM, permitiendo a los usuarios conectar sus propios modelos de código abierto o aprovechar OpenAI. Los usuarios autogestionados podían conectarse a modelos alojados localmente para una privacidad total.

Cómo funcionaba Agent Cloud:

1. Selección de la fuente de datos: Los usuarios seleccionaban sus fuentes de datos de una colección de conectores, incluidos sistemas como Confluence o cargas directas de archivos.
2. Preparación de datos: Se proporcionaron instrucciones sobre cómo dividir y fragmentar datos, con opciones para usar text-embedding-3-small de OpenAI o modelos de código abierto para la incrustación.
3. Almacenamiento vectorial: La plataforma almacenaba los datos incrustados en una base de datos vectorial.
4. Sincronización de datos: Los usuarios establecían una frecuencia para sincronizar los datos desde la fuente.
5. Interfaz de chat: Se crearon agentes con la elección de LLM del usuario, lo que permite sesiones de chat con los datos sincronizados.

Casos de uso:

• Creación de aplicaciones de chat RAG: Agent Cloud permitió la creación de aplicaciones de chat para consultar datos sincronizados directamente a través de una interfaz de chat o API.
• Interacción de datos privados: Permitió a los equipos acceder de forma segura a aplicaciones de IA dentro de su organización, garantizando la privacidad de los datos mediante la implementación de la aplicación de código abierto en su infraestructura y la ejecución de LLM de forma local.

¿Para quién era Agent Cloud?

Agent Cloud estaba dirigido a desarrolladores e ingenieros que buscaban crear aplicaciones de IA para ellos mismos y sus equipos, proporcionando una plataforma para crear aplicaciones de chat de un solo agente, aplicaciones de chat de múltiples agentes y aplicaciones de recuperación de conocimiento.

Agent Cloud ha sido retirado, pero el sitio permanece en línea con fines de archivo.