Agent Cloud

O Agent Cloud foi descontinuado e não está mais ativo.

O que era o Agent Cloud?

O Agent Cloud era uma plataforma de código aberto projetada para capacitar empresas na criação e implantação de aplicativos de chat privados com Large Language Model (LLM). Ele permitia que as equipes interagissem com segurança com seus dados, oferecendo uma solução robusta para várias aplicações orientadas por IA.

Principais recursos e funcionalidades:

• Sincronização de dados para bancos de dados vetoriais: O Agent Cloud facilitava a criação de agentes conectados a dados com acesso a dados vetoriais atualizados para Geração Aumentada de Recuperação (RAG).
• Ingestão de dados versátil: A plataforma suportava a ingestão de dados de mais de 260 fontes, incluindo arquivos (PDF, DOCX, TXT, CSV) e bancos de dados (PostgreSQL, Snowflake, BigQuery), com opções para selecionar tabelas e colunas específicas.
• Preparação de dados: O Agent Cloud permitia que os usuários dividissem, fragmentassem e incorporassem dados com instruções, aproveitando modelos como o text-embedding-3-small da OpenAI ou alternativas de código aberto como BGE/base.
• Armazenamento de dados vetoriais: Os dados incorporados eram armazenados em um banco de dados vetorial, suportando as principais opções como Qdrant e Pinecone para implementações auto-hospedadas.
• Atualizações de dados agendadas: Os usuários podiam definir a frequência de sincronização de dados da fonte, garantindo o acesso aos dados mais recentes por meio de atualizações manuais, agendadas ou baseadas em cron.
• Design agnóstico de LLM: O Agent Cloud foi projetado para ser agnóstico de LLM, permitindo que os usuários conectem seus próprios modelos de código aberto ou aproveitem o OpenAI. Os usuários autogerenciados podem se conectar a modelos hospedados localmente para total privacidade.

Como o Agent Cloud funcionava:

1. Seleção da fonte de dados: Os usuários selecionavam suas fontes de dados de uma coleção de conectores, incluindo sistemas como Confluence ou uploads diretos de arquivos.
2. Preparação de dados: As instruções foram fornecidas sobre como dividir e fragmentar dados, com opções para usar o text-embedding-3-small da OpenAI ou modelos de código aberto para incorporação.
3. Armazenamento vetorial: A plataforma armazenava os dados incorporados em um banco de dados vetorial.
4. Sincronização de dados: Os usuários definiram uma frequência para sincronizar os dados da fonte.
5. Interface de chat: Os agentes foram criados com a escolha do LLM do usuário, permitindo sessões de chat com os dados sincronizados.

Casos de uso:

• Criação de aplicativos de chat RAG: O Agent Cloud permitiu a criação de aplicativos de chat para consultar dados sincronizados diretamente por meio de uma interface de chat ou APIs.
• Interação de dados privados: Ele permitiu que as equipes acessassem com segurança aplicativos de IA dentro de sua organização, garantindo a privacidade dos dados implantando o aplicativo de código aberto em sua infraestrutura e executando LLMs no local.

Para quem era o Agent Cloud?

O Agent Cloud era voltado para desenvolvedores e engenheiros que desejavam criar aplicativos de IA para si e para suas equipes, fornecendo uma plataforma para a criação de aplicativos de chat de agente único, aplicativos de chat multiagente e aplicativos de recuperação de conhecimento.

O Agent Cloud foi descontinuado, mas o site permanece online para fins de arquivamento.