AI基础设施 领域最好的 2 个 集成平台 AI工具

AI基础设施 领域的 集成平台 热门AI工具包括 Paragon、Klavis 等,帮助您快速提升效率。

Paragon

Paragon

Paragon 是一个面向开发人员的嵌入式集成平台,旨在帮助 SaaS 和 AI 公司快速构建和扩展产品集成。它提供统一的基础设施、预构建的连接器、托管身份验证以及针对各种用例的专用工具,例如用于 RAG 的大容量数据提取、用于 AI 代理的实时操作以及事件驱动的工作流。这使开发人员能够以 10 倍的速度交付客户所需的任何集成。

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Klavis

Klavis

Klavis 是一个开发者平台,提供开源的模型上下文协议(MCP)集成,使 AI 应用程序能够安全、可扩展地连接到数千个外部工具和 API,如 Salesforce、Gmail 和 Slack。它简化了身份验证,增强了安全性,并加速了强大 AI 代理的开发。

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关于 集成平台

集成平台是一类旨在无缝连接和编排各种AI模型、数据源和应用程序的AI驱动工具。这些平台充当中心枢纽,通过自动化数据流、管理API以及确保不同系统间的互操作性来支持复杂的AI工作流程。它们赋能企业高效地构建、部署和扩展复杂的AI解决方案,将原始数据转化为整个企业的可操作智能。

核心功能

  • API管理:集中控制和编排AI模型API及外部服务API。
  • 数据编排:自动化AI模型数据收集、转换和路由。
  • 工作流自动化:设计和执行跨不同工具和服务的AI多步骤流程。
  • 模型部署与监控:简化AI模型部署并持续跟踪性能。
  • 预构建连接器:与流行AI服务、数据库和业务应用程序的即用型集成。

适用场景

集成平台对于希望大规模运营AI的组织至关重要。数据科学家、MLOps工程师和企业架构师使用它们将AI组件与现有IT基础设施连接,自动化复杂的分析管道,并将AI驱动的洞察直接传递到CRM、ERP和营销自动化系统等业务应用程序中。

选择要点

选择集成平台时,需考虑其与现有AI模型和数据基础设施的兼容性、预构建连接器的广度以及处理不断增长的数据量和AI工作负载的可扩展性。评估其安全功能、工作流设计的易用性以及对自定义集成的支持程度,以确保满足您的特定企业需求。

集成平台应用场景

1

自动化AI驱动的客户服务工作流

客户服务部门将AI聊天机器人与CRM系统、知识库和工单平台集成。集成平台编排流程:客户查询 -> 聊天机器人(AI) -> 知识库(数据) -> CRM(客户背景) -> 工单系统(如需升级)。这确保了无缝交接、个性化响应和自动化问题解决,显著减少了客服人员工作量并提高了响应时间。

2

编排多模态内容生成

营销团队需要为营销活动生成多样化内容(文本、图像、视频脚本)。集成平台连接AI文本生成器、AI图像生成器和AI视频脚本生成器。用户输入活动简介后,平台自动按顺序触发每个AI模型,将一个模型的输出作为下一个模型的输入,从而生成一套完整的多模态内容资产,加速内容创作周期。

3

金融服务中的实时欺诈检测

金融机构使用集成平台将实时交易数据流与AI驱动的欺诈检测模型连接。平台持续摄取交易数据,进行预处理,将其输入AI模型进行异常检测,然后在怀疑欺诈时触发核心银行系统中的警报或自动化阻止操作。这使得能够立即响应潜在威胁,最大限度地减少财务损失。

4

简化AI模型部署与更新

MLOps团队管理着跨不同业务单元的众多AI模型。集成平台自动化AI模型的整个CI/CD管道:拉取新数据进行再训练,触发云AI服务上的模型训练,验证模型性能,并将更新后的模型部署到生产端点。这确保了模型始终保持最新并以最少的人工干预实现最佳性能。

5

个性化产品推荐引擎集成

电商平台希望提供高度个性化的产品推荐。集成平台连接客户浏览历史、购买数据和库存信息与AI推荐引擎。它持续向AI模型提供更新的用户行为数据,然后将生成的个性化推荐推送到网站前端、电子邮件营销系统和移动应用程序,从而增强用户体验和销售。

6

连接物联网数据进行预测性维护

制造公司使用集成平台收集机器(物联网设备)的传感器数据,并将其输入AI预测性维护模型。平台处理数据摄取、清洗和路由到AI模型。当AI模型预测潜在设备故障时,平台自动在ERP系统中创建维护工单并通知相关人员,从而防止代价高昂的停机时间。

集成平台常见问题