Платформа разметки данных для LLM: совместная работа людей и моделей над данными — от сырых текстов до RLHF-датасетов для дообучения.
Превращает FastAPI-приложение в MCP-сервер одной строкой: все эндпоинты становятся инструментами для Claude, Cursor и других клиентов.
Фреймворк голосовых ИИ-агентов в реальном времени: телефония, стриминговая речь, прерывания mid-speech и интеграции с Twilio, SIP и вебом.
Память для ИИ: единый API, который запоминает пользовательский контекст — страницы, заметки, диалоги — и подмешивает его в любые LLM-приложения.
Официальный CLI для LM Studio: загрузка моделей из терминала, локальный сервер с OpenAI-совместимым API и скриптование вокруг локального инференса.
Запуск LLM на чём угодно: компиляция моделей под GPU/CPU смартфонов, ноутбуков и браузеров через TVM — локальный инференс без облака.
Собирает замечания линтеров и форматирует ревью в GitHub/GitLab: замечания видны прямо в diff-е пулл-реквеста.
OpenTelemetry-наблюдаемость для GenAI: одна строка кода покрывает трейсы, токены, стоимость и метрики OpenAI, Anthropic, LangChain и десятков SDK.
Open-source платформа управления промтами: централизованное хранилище, версии, A/B-тесты, мониторинг стоимости и задержек LLM-запросов.
Open-source observability для LLM- и агентных приложений: трейсы, оценки, датасеты для evals и промт-менеджмент в одной панели.
Оценка LLM-приложений: 20+ готовых метрик качества — галлюцинации, релевантность, тон, безопасность — с объяснениями и дашбордом.
Единая платформа метаданных с data quality и линейностью: каталог, глоссарий, профилирование таблиц и алерты прямо из коробки.
Каталог метаданных с графом данных: линейность пайплайнов, каталог таблиц, теги и глоссарий для всей аналитической инфраструктуры.
Низкокодовый AutoML на Python: сравнение десятков моделей, настройка, ансамбли и деплой ML-пайплайнов в несколько строк.
Гибкая оптимизация гиперпараметров: древовидный поиск с обрезкой безперспективных ветвей, параллельные испытания и красивые визуализации.
AutoML от AWS: качество уровня соревнований Kaggle за три строки кода — таблицы, тексты, изображения и мультимодальные задачи.
Открытая фича-платформа: единый реестр признаков, точная подача в онлайн- и офлайн-обучение моделей без утечек данных.
Быстрая разведка датасетов: одна строка кода превращает DataFrame в интерактивный отчёт с распределениями, пропусками, корреляциями и аномалиями.
Лёгкий GraphRAG от университета Гонконга: быстрее и дешевле Microsoft GraphRAG, тот же принцип графа знаний поверх векторного поиска.
RAG-подход Microsoft с графом знаний: LLM строит сущности и связи из корпуса документов, отвечая на вопросы, которые не решает обычный векторный поиск.