Apache エアフロー
このオープンソース ツールは、データ ソースとシンクをリンクすることが困難だった時代に遡ります。現在、多くの IT チームがデータフロー フレームワークを活用して構築されています。 Apache エアフロー データフローの処理パイプラインに人工知能を少し追加できるように、AI ツールを追加します。 AI を使用する必要はありませんが、使用することはできます。大きくて多様な 生態系 のユーザーとプロバイダーは、成功するデータ処理パイプラインを構築するためのツールの最も深いソースの 1 つを提供します。技術的には、これはデータ処理有向非巡回グラフ (DAG) です。
CrewAI
エージェントのチームに依存し、独立して、しかし調和して作業するプロジェクトは、 クルーアイ。各エージェントは自然言語で指示を受け取り、データを取り込み、意思決定を行い、応答を調整するために展開されます。多くの開発者は、各エージェントが異なる役割 (「研究者」、「ライター」など) を持っていると考えており、これが複雑なチームの開発を少し簡単にするルーブリックです。高度なレベルで作業したい人向けの優れた「コードなし」インターフェースもありますが、マシンの本質に触れるのを楽しみたい人向けの「オールコード」パネルもあります。
日数
AI モデルまたはアプリの基盤を形成する大規模なデータのコレクションをやりくりする必要がある人は誰でも使用できます。 日数 名前の由来となった有向非巡回グラフ (DAG) に沿って移動するデータフローを整理するためです。データは「整理」され、「カタログ化」され、「統合」され、品質がテストされます。必要なデータが見つかったら、それを基礎モデルにフィードして、答えをカスタマイズできます。シンプルなパイプラインを備えたプロジェクト、またはエンタープライズ タスク全体に必要なより大きなバージョンを備えたプロジェクト向けに、低価格のスターター プランとして利用できます。 Apache 2.0 ライセンスに基づいてリリースされたオープンソース バージョンも 利用可能。
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