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La creación de canalizaciones de IA de varios pasos puede ser un proceso complejo que implica varios modelos, transformaciones de datos y pasos del flujo de trabajo. En este artículo se evalúan las principales herramientas que simplifican y centralizan la gestión de los procesos, lo que ayuda a los equipos a mejorar la eficiencia, reducir los costes y mantener la seguridad. Los aspectos más destacados incluyen:
Para las empresas que gestionan los flujos de trabajo de IA a escala, Prompts.ai ofrece una flexibilidad y un ahorro de costes incomparables. Los equipos más pequeños o los casos de uso especializados pueden encontrar otras herramientas más adecuadas. Comience con un proyecto piloto para determinar cuál es la mejor opción para sus necesidades.
Cuando se trata de abordar los desafíos de gestionar flujos de trabajo complejos de IA, prompts.ai se destaca como una potente solución diseñada para agilizar y simplificar el proceso.
Prompts.ai sirve como una plataforma de orquestación de inteligencia artificial empresarial, que integra sin problemas más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño, incluidos GPT-4, Claudio, Llama, y Géminis - dentro de una interfaz segura y unificada. El objetivo principal de la plataforma es permitir la ejecución estructurada de las tareas de inteligencia artificial, lo que permite a los desarrolladores conectar modelos, ejecutar instrucciones secuenciales y supervisar todo el proceso con facilidad.
Prompts.ai transforma los flujos de trabajo complejos en diagramas de flujo claros e interactivos a través de su interfaz visual. Cada paso del proceso se representa como un nodo, con indicadores claros que muestran cómo se mueven los datos de un paso al siguiente.
Para los equipos técnicos, esta función cambia las reglas del juego. En lugar de tener que lidiar con configuraciones abstractas, pueden visualizar toda su cartera de un vistazo. Esto facilita la detección de los cuellos de botella y el ajuste preciso del rendimiento. La función de arrastrar y soltar también simplifica la creación de prototipos, lo que permite a los usuarios modificar los pasos del proceso sin tener que recurrir a la codificación intensiva o a las configuraciones manuales.
La flexibilidad es la base de prompts.ai, especialmente con sus capacidades de cambio de modelo. Los usuarios pueden asignar diferentes modelos o agentes a pasos específicos de un proceso, lo que permite una sofisticada orquestación multimodelo. Por ejemplo, una canalización podría comenzar con un modelo de clasificación de textos, pasar a un modelo de resumen y concluir con un modelo de generación de respuestas. Esto se puede lograr incluso mediante la lógica condicional o los activadores basados en la entrada.
¿Un ejemplo práctico? Un proceso de automatización de la atención al cliente podría empezar por clasificar las consultas entrantes, pasar a resumir el problema y terminar con la generación de una respuesta. Cada paso no solo es personalizable, sino que también es fácil de rastrear.
La función de encadenamiento de resultados de la plataforma garantiza que las salidas de un paso fluyan sin problemas hacia el siguiente, ya sea en flujos de trabajo lineales o ramificados. Prompts.ai ofrece herramientas sólidas para mapear, transformar y enrutar datos entre pasos, lo que garantiza que los resultados tengan el formato correcto y se entreguen al modelo o agente correcto.
Es compatible con los formatos de datos más utilizados, como JSON, CSV, y texto sin formato, junto con conectores para fuentes de datos y API populares. Los usuarios pueden incluso configurar transformaciones y mapeos de datos personalizados, lo que garantiza una integración fluida con los sistemas existentes.
Una de las características más destacadas de prompts.ai es su capacidad para realizar un seguimiento detallado de los costos y el rendimiento. Al monitorear el uso de los tokens, la latencia y otras métricas en cada paso, los equipos pueden optimizar la asignación de recursos y administrar los gastos de manera efectiva.
Esto es particularmente importante para escalar los flujos de trabajo de la IA en la producción. La capa FinOps de la plataforma vincula cada token con los resultados empresariales, lo que ayuda a las organizaciones a lograr ahorros significativos. De hecho, algunos equipos han informado Reducciones de costos de IA de hasta un 98%.
Prompts.ai también prioriza la colaboración y la gobernanza seguras. Incluye espacios de trabajo compartidos, control de versiones y controles de acceso basados en roles para garantizar el cumplimiento y la transparencia durante todo el ciclo de vida del flujo de trabajo.
Estas herramientas tienen un valor incalculable para los equipos que manejan datos confidenciales o regulados. La seguridad de nivel empresarial de la plataforma garantiza que los datos permanezcan protegidos mientras se transfieren entre las herramientas de inteligencia artificial, con controles de acceso uniformes en todo el sistema.
Por ejemplo, una empresa estadounidense de tecnología financiera utilizó prompts.ai para automatizar el procesamiento de documentos y las tareas de cumplimiento. Al combinar los modelos de OCR, extracción de entidades y evaluación de riesgos, redujeron el tiempo de revisión manual en un 60% al tiempo que mejora significativamente la precisión.
Flujo rápido de Azure AI Foundry aborda los desafíos comunes de integración y visibilidad en los canales de IA modernos. Creado con un diseño nativo de la nube, proporciona herramientas de nivel empresarial para gestionar los flujos de trabajo de IA de varios pasos. Al combinar modelos de lenguaje extensos (LLM), instrucciones personalizadas y herramientas de Python, esta plataforma ofrece un enfoque estructurado y escalable para gestionar operaciones complejas de IA.
Azure AI Foundry Prompt Flow simplifica los flujos de trabajo complejos al representarlos como Gráficos acíclicos dirigidos (DAG). Estas visualizaciones muestran el flujo de datos a través de un diagrama de flujo interactivo. Cada nodo del gráfico representa una herramienta específica (ya sea un LLM, una herramienta rápida o una herramienta de Python), mientras que las conexiones ilustran cómo se mueven los datos por el sistema.
Esta interfaz visual es más que un simple diagrama. Permite a los usuarios inspeccionar los nodos individuales, revelando las dependencias y el flujo de datos. Esta función ayuda a los equipos técnicos a gestionar canalizaciones complejas de forma más eficaz. En lugar de descifrar la lógica del flujo de trabajo a partir del código o los archivos de configuración, los desarrolladores pueden identificar rápidamente los cuellos de botella y ajustar el rendimiento. El diseño claro también permite asignar modelos de forma flexible en las etapas posteriores del proceso.
La arquitectura basada en nodos de la plataforma facilita el cambio de modelo. Cada nodo se puede configurar para usar un modelo o una herramienta de IA diferente, según las necesidades específicas de cada etapa del proceso. Esto permite la creación de flujos de trabajo multimodelo, en los que cada etapa aprovecha las capacidades de IA más adecuadas.
Los nodos actúan como los componentes principales del flujo de trabajo y administran tareas específicas con entradas y salidas bien definidas. También gestionan el enrutamiento automático de los datos a los nodos subsiguientes, lo que garantiza una transición fluida entre los pasos.
El enrutamiento de datos entre los pasos de la canalización se simplifica con la conectividad de nodos estructurados. Al hacer referencia a la salida de un nodo como entrada para otro, la plataforma establece automáticamente la cadena de dependencias necesaria. Esto garantiza un flujo de datos fluido a lo largo del flujo de trabajo. Los usuarios pueden diseñar y personalizar su lógica de IA para alinearla con las necesidades empresariales específicas, lo que facilita la optimización de las aplicaciones.
Azure AI Foundry Prompt Flow incluye Vista de rastreo función que proporciona información detallada sobre cada ejecución de flujo de trabajo. Esta herramienta de depuración presenta un gráfico completo que destaca los tiempos de ejecución, los costos de los tokens y las entradas y salidas de cada nodo.
Con este nivel de detalle, los equipos pueden determinar dónde se utilizan el tiempo y los recursos. Este enfoque basado en datos permite una gestión de costes más inteligente y mejoras del rendimiento en todos los procesos de IA.
Como parte del ecosistema de Azure, Prompt Flow se beneficia del sólido marco de seguridad y cumplimiento de Microsoft. Se integra perfectamente con las herramientas de administración de identidades, controles de acceso y supervisión de Azure, lo que garantiza que los flujos de trabajo de varios pasos cumplan con los estándares de gobierno organizacional.
Las herramientas de creación interactivas de la plataforma mejoran la colaboración al facilitar la comprensión y la navegación de los flujos de trabajo complejos. Esto fomenta el trabajo en equipo y, al mismo tiempo, mantiene la supervisión y el control necesarios.
Humanloop utiliza un enfoque basado en sesiones para vincular las llamadas a modelos de IA y las ejecuciones de herramientas. Esta estructura permite que la salida de un paso se convierta en la entrada del siguiente, lo que crea un flujo fluido de operaciones. Se alinea bien con las estrategias más amplias de gestión de oleoductos mencionadas anteriormente.
Con Humanloop, las tareas se agrupan en sesiones para permitir un enrutamiento eficiente entre los diferentes pasos de una canalización. Cada sesión utiliza identificadores coherentes y registros jerárquicos, lo que garantiza que las transiciones de datos se realicen sin problemas. Por ejemplo, un LLM de moderador inicial puede procesar entradas como solicitud_usuario o google_answer y pasarlos directamente a un asistente de LLM, que luego genera el resultado final.
A diferencia de las herramientas de canalización tradicionales que se centran principalmente en la orquestación de modelos, dbt Labs prioriza la preparación y la transformación de los datos a escala, garantizando que estén listos para los modelos de IA. Este enfoque centrado en los datos simplifica los flujos de trabajo de varios pasos al estandarizar los formatos en varias fuentes, lo que aborda uno de los mayores desafíos de la gestión de los procesos de procesamiento de la IA.
Con dbt Labs, las transformaciones de datos complejas se automatizan mediante modelos basados en SQL que requieren una codificación mínima. Estos modelos pueden controlarse y probarse en función de las versiones, al igual que el código de software, lo que garantiza la coherencia y la fiabilidad. La función de seguimiento del linaje de la plataforma ofrece una transparencia total sobre cómo fluyen los datos en cada paso de la transformación, lo que facilita la depuración de problemas y el ajuste del rendimiento en los flujos de trabajo con un uso intensivo de datos.
dbt Labs agiliza la organización de las transformaciones de datos mediante el uso de modelos SQL modulares que se pueden vincular entre sí. Cada paso del proceso de transformación está controlado por versiones, lo que permite a los equipos revertir los cambios cuando sea necesario y mantener una alta calidad de los datos durante todo el proceso. Las pruebas automatizadas garantizan además que se mantenga la integridad de los datos, lo que evita que las entradas incorrectas afecten a los modelos de IA posteriores.
La plataforma también proporciona documentación automática para todas las transformaciones de datos, junto con registros detallados de los tiempos de ejecución y el uso de los recursos. Este nivel de detalle ayuda a los equipos a detectar los cuellos de botella durante la fase de preparación de los datos, que suele ser una de las etapas que más tiempo consumen en los flujos de trabajo de la IA.
Por ejemplo, una empresa de análisis sanitario con sede en EE. UU. utilizó dbt Labs para estandarizar los datos de los pacientes recopilados de múltiples fuentes antes de incorporarlos a modelos predictivos de IA. Al automatizar sus transformaciones de datos y aplicar controles de calidad consistentes, redujeron el tiempo de preparación de los datos en un 75%. Esto no solo aceleró sus procesos, sino que también mejoró la precisión de los modelos al garantizar entradas de datos más limpias y confiables.
A diferencia de los detallados desgloses de funciones disponibles para otras herramientas, la información sobre la gestión de la canalización de IA en varios pasos de Promptly-HQ sigue siendo limitada. Si bien se han mencionado funciones como la visualización del flujo de trabajo, la selección dinámica de modelos, el encadenamiento de resultados, el enrutamiento de entradas/salidas y el seguimiento detallado de los costos o el rendimiento, las fuentes actuales no han verificado su implementación y funcionalidad.
Basándose en los desgloses detallados de las funciones, en esta sección se destacan los puntos fuertes y las áreas en las que se necesita más información entre las herramientas revisadas.
Prompts.ai brilla con su orquestación de nivel empresarial, su monitoreo de tokens en tiempo real y su capa FinOps integrada diseñada para mantener los costos bajo control; las afirmaciones sugieren que puede reducir los gastos hasta 98%. Su interfaz unificada, combinada con el flexible sistema de crédito TOKN de pago por uso, simplifica la gestión de los flujos de trabajo en varios modelos y, al mismo tiempo, garantiza que los costos se ajusten al uso real.
En comparación con otras herramientas, Prompts.ai demuestra puntos fuertes claros. Su enfoque integrado para gestionar los flujos de trabajo de IA de varios pasos y sus completas funciones de seguimiento de costes la diferencian. Por otro lado, los datos disponibles públicamente sobre las herramientas de la competencia proporcionan información limitada sobre sus métricas de rendimiento específicas y sus implementaciones de funciones, lo que dificulta las comparaciones directas.
Esta comparación subraya las sólidas capacidades de Prompts.ai, ofreciendo a los equipos información valiosa a medida que refinan sus estrategias de canalización de IA.
Al gestionar canalizaciones de IA de varios pasos, es fundamental alinear las necesidades, las habilidades y el presupuesto de su equipo con las herramientas adecuadas. Cada plataforma aporta sus propios puntos fuertes, por lo que la elección debe reflejar tus prioridades específicas.
Entre las opciones, Prompts.ai surge como una solución sobresaliente para las empresas que buscan unificar su orquestación de IA. Al integrar más de 35 modelos líderes en una interfaz segura y cohesiva, simplifica los flujos de trabajo complejos. Su seguimiento de FinOps en tiempo real puede ayudar a reducir significativamente los costos de la IA, al mismo tiempo que el sistema de pago por uso Sistema de crédito TOKN garantiza una gestión transparente de los costes y elimina las comisiones recurrentes.
Si bien otras plataformas ofrecen funciones como una integración perfecta en la nube y una colaboración mejorada, Prompts.ai brilla para los flujos de trabajo de nivel empresarial. Su enfoque unificado es particularmente efectivo para las organizaciones que administran varios modelos, operaciones a gran escala y requisitos de gobierno estrictos. Para los equipos con necesidades más especializadas, las herramientas alternativas pueden adaptarse mejor a escenarios específicos.
Para tomar la mejor decisión, considere comenzar con un proyecto piloto. Comprueba qué tan bien la plataforma gestiona tus casos de uso específicos, como el seguimiento del uso de los tokens, el cambio de modelo y el encadenamiento de los resultados según las etapas del proceso. La herramienta ideal debería agilizar tu flujo de trabajo y hacer que la gestión de las canalizaciones de IA sea más eficiente.
Prompts.ai presenta un sistema de crédito TOKN de pago por uso, diseñado para garantizar que solo se te cobre por lo que realmente utilizas. Este enfoque tiene el potencial de reducir los costos hasta en 98% en comparación con hacer malabares con varias herramientas independientes.
Con funciones como seguimiento de costos en tiempo real, enrutamiento dinámico, y compatibilidad con más de 35 modelos, las empresas pueden ajustar el uso de los tokens y, al mismo tiempo, simplificar los flujos de trabajo de la IA. Esto lo convierte en una opción inteligente para gestionar tareas estructuradas de IA sin salirse del presupuesto.
Prompts.ai agiliza la gestión de los intrincados flujos de trabajo de IA, lo que lo hace especialmente valioso para las operaciones de nivel empresarial. Al automatizar los procesos de varios pasos, minimiza las tareas manuales y acelera el proceso desde las pruebas hasta la implementación.
Características clave como control de versiones rápido, flujos de trabajo basados en desencadenadores, y gestión integral de tuberías proporcionan a los equipos una mayor eficiencia, escalabilidad y control. Esto la convierte en una herramienta poderosa para los desarrolladores y los equipos técnicos que gestionan procesos estructurados de IA.
Prompts.ai mejora la adaptabilidad del flujo de trabajo al permitir a los usuarios realizar una transición sin esfuerzo entre varios modelos de IA y vincular sus resultados en una secuencia organizada. Cada paso del proceso fluye de forma natural, y el resultado de un paso se transfiere automáticamente al siguiente.
Esta configuración metódica simplifica el abordaje de tareas complicadas dividiéndolas en pasos más pequeños y controlables. El resultado son flujos de trabajo que no solo son más precisos y claros, sino que también son más fáciles de gestionar. Es una solución perfecta para los desarrolladores y los equipos técnicos que gestionan procesos de IA sofisticados.
