Oggi, deepset, un leader nell’intelligenza artificiale mission-critical, ha annunciato l’espansione della sua offerta con deepset Studio, uno strumento interattivo che permette ai team di prodotto, ingegneria e dati di progettare visivamente pipeline di intelligenza artificiale personalizzate. Questo strumento è progettato per supportare applicazioni avanzate come RAG (Retrieval-Augmented Generation) e agenti intelligenti.
deepset Studio è una piattaforma drag-and-drop che semplifica la creazione di pipeline di AI. Grazie alla sua interfaccia intuitiva, i team possono progettare e configurare sistemi AI complessi in modo rapido e visivamente chiaro. Le principali caratteristiche includono:
- Editor Visivo Drag-and-Drop: Consente di progettare pipeline AI con facilità, verificando automaticamente le connessioni tra i componenti.
- Libreria di Integrazioni e Componenti: Offre una vasta gamma di strumenti e moduli per costruire architetture flessibili e componibili.
- Accelerazione dello Sviluppo: Fornisce modelli di pipeline predefiniti e configurazioni condivisibili, rendendo il processo di sviluppo più veloce ed efficiente.
- Opzioni di Distribuzione: Supporta distribuzioni sia su cloud che on-premise tramite deepset Cloud e NVIDIA AI Enterprise, permettendo una rapida messa in produzione.
deepset Studio è disponibile come strumento autonomo gratuito per gli utenti del framework open source Haystack e si integra con deepset Cloud e NVIDIA AI Enterprise per la distribuzione di AI in ambienti produttivi:
- Utenti di Haystack: Possono utilizzare deepset Studio per creare e visualizzare pipeline AI, accelerando lo sviluppo e migliorando la collaborazione.
- Clienti di deepset Cloud: Ottengono un potente editor visivo all’interno della piattaforma, facilitando la gestione e distribuzione di applicazioni AI su larga scala.
- Utenti di NVIDIA AI Enterprise: Possono ottimizzare le loro distribuzioni con l’integrazione di deepset Studio con i microservizi NVIDIA NIM e il catalogo API NVIDIA, semplificando la configurazione e il deployment su qualsiasi cloud o data center.