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人工智能正在改变企业的运营方式，但是管理多种工具可能会导致效率低下和高成本。 AI 工作流程自动化平台 通过集中工具、简化流程和减少开支来解决这个问题。以下是帮助企业简化 AI 工作流程的六个平台的简要介绍：
从企业级解决方案到用户友好的无代码工具，每个平台都能满足不同的需求。以下是快速比较，可帮助您做出决定。
选择符合您的目标、技术技能和预算的平台。为了控制成本和可扩展性， Prompts.ai 很突出，而 KNIME 和 Gumloop 在用户可访问性方面表现出色。开发人员可能更喜欢 学长 要么 气流 因为他们的灵活性。
Prompts.ai 是一个 企业级 AI 编排平台 旨在应对当今美国企业面临的一些最大挑战：分散的工具、隐性支出和治理缺口。通过汇聚一堂 35 种顶级大型语言模型 -比如 GPT-4、克劳德、 美洲驼，以及 双子座 -在单一安全的生态系统中，Prompts.ai 为各种组织提供服务，从财富 500 强公司到创意机构和研究机构。
Prompts.ai 的与众不同之处在于它能够 无缝整合各种 AI 工具 在不中断现有工作流程的情况下。团队无需兼顾多个订阅和 API，而是可以通过统一界面访问领先的语言模型。这种简化的方法减少了效率低下并简化了操作。
除了提供访问权限外，该平台还提供 并排性能比较，使团队无需切换平台即可评估特定任务并选择最佳模型。此功能对于希望在利用不同 AI 模型独特优势的同时保持跨部门一致绩效的组织特别有用。这种互操作性级别可确保顺畅、高效的编排。
Prompts.ai 将一次性的 AI 实验转化为 结构化、可重复的流程 凭借其强大的编排工具。一项突出的功能是其预先构建的提示工作流程，即 “节省时间”。这些工作流程融合了最佳实践，使团队更容易快速有效地部署人工智能解决方案，从而避免了每个新项目从头开始的麻烦。
该平台还解决了企业关注的主要问题： 成本管理。用它的 实时 FinOps 成本控制，组织可以全面了解其 AI 支出。团队可以监控代币使用情况，即时优化成本，并将支出与业务成果直接挂钩。这种财务透明度对于希望控制人工智能投资并证明其合理性的企业至关重要。
Prompts.ai 旨在与您的组织一起成长。无论你是小型创意团队还是跨国企业，该平台都允许你在几分钟内添加模型、用户和团队，同时保持这一切 治理与合规。这种可扩展性确保了该平台对于处于 AI 旅程任何阶段的组织来说都是经济实惠的解决方案。
Prompts.ai 使用 即用即付定价模式 由TOKN积分提供支持，无需支付定期订阅费。这种方法使成本与实际使用量保持一致，可以节省成本 高达 98% 与管理多个个人人工智能工具订阅相比。
定价等级旨在满足各种需求，从 0美元/月现收现付 可供探索的选项 每月 29 美元创作者 供个人使用的计划。对于企业而言，核心层起始于 每位会员每月 99 美元，专业版和精英版计划可在以下网址获得 119 美元 和 每位会员每月 129 美元，分别地。这种灵活的、基于代币的结构确保组织只为其使用量付费，使其成为各种规模企业的切实选择。
Apache Airflow 与 Prompts.ai 无缝集成，为协调复杂的工作流程提供了开源解决方案。最初开发者 爱彼迎 在2014年，这个平台是其中最受欢迎的 数据工程师 用于管理多步骤流程。使用定向非循环图 (DAG)，Airflow 使用户能够有效地安排、监控和管理工作流程。
Airflow 擅长通过其预建的操作员和挂钩库连接各种系统。它支持主要的云平台，例如 AWS， 谷歌云平台，以及 微软天蓝色，使其成为以混合模式或混合模式工作的组织的绝佳选择 多云 AI 环境。其基于 Python 的框架允许开发人员为特定系统或 API 制作自定义运算符。此外，Airflow 中的传感器可以根据外部条件触发工作流程，从而增加其功能的灵活性。
该平台的基于 Web 的界面提供了工作流程的可视化表示，将 DAG 显示为交互式图表。此功能使团队可以轻松监控管道、查明瓶颈并提高绩效。Airflow 还包括强大的错误处理功能，例如自动重试和警报通知，以及用于简化故障排除的详细记录。其基于 Jinja2 的模板系统又增加了一层多功能性，允许创建可适应不同数据集、模型配置或部署环境的动态工作流程。
Airflow 旨在随着项目需求的增长而增长。它可以从开发期间的单机设置扩展到使用Celery的分布式生产环境， Kubernetes，或 LocalExecutor。随着 Kubernetes 执行器，Airflow 为单个任务动态分配 pod，优化资源使用。还支持水平扩展，允许在工作流程复杂性或频率增加时添加工作节点。但是，有效的扩展需要仔细关注基础架构，包括数据库性能和网络稳定性，以确保平稳运行。
KNIME 是一个旨在通过其可视化工作流程界面使数据科学任务更易于访问的平台。通过使用简单的拖放工具，它允许技术和非技术用户轻松创建人工智能工作流程。通过提供更加用户友好的可视化方法，它对代码密集型平台起到了很好的补充。
KNIME 的突出功能之一是它能够连接各种数据源——确切地说是超过 300 个。它与MySQL、PostgreSQL和甲骨文等主要数据库以及AWS、谷歌云和微软Azure等流行的云服务无缝集成。对于机器学习应用程序，KNIME 支持诸如此类的库 TensorFLOW， Keras，以及 scikit-learn 通过专业节点，确保不同项目的灵活性。
KNIME 的可视化工作流程设计师将 AI 流程布局为相互关联的节点，便于跟踪数据流。借助 K-AI 的帮助，用户可以确定任务的最佳节点，并使用推荐的做法优化工作流程。该平台还支持自动化，使工作流程能够按计划运行或由外部事件触发。此外，复杂的工作流程可以部署为交互式数据应用程序，从而使没有技术专业知识的最终用户可以访问它们。
KNIME 专为满足您的需求而构建。对于小型项目，免费的分析平台可在本地的单台计算机上运行，为开发提供了一个很好的起点。随着需求的扩大，KNIME商务中心提供企业级解决方案和专用资源，包括从4到16不等的vCore分配。但是，扩大规模确实需要仔细的规划，因为企业部署可能会带来额外的复杂性和成本。
KNIME 的免费增值模式免费提供了一套强大的工具，使其对个人和小型团队具有吸引力。免费的 KNIME 分析平台包括无限的工作流程、机器学习工具和基本连接器等基本功能。对于那些需要更多高级功能的人，KNIME提供了旨在满足各种需求和预算的分层计划。
尽管免费套餐具有可观的价值，但转向付费计划可能会涉及培训、基础设施设置和技术专业知识的额外费用。工作流程自动化的计费为每分钟 0.10 美元，对于频繁运行或长时间运行的流程，也可能产生相应的收费。组织在规划企业规模采用时应权衡这些因素。
Prefect 采用代码优先的方法，使开发人员能够将工作流程构建为标准 Python 函数。这种方法将编程的灵活性与适合企业需求的编排功能相结合。
Prefect 的 Python 原生框架特别适合人工智能和机器学习工作流程。它可以毫不费力地与流行的库集成，例如 TensorFLOW， PyTorch、scikit-learn 和 抱脸变形金刚。此外，它可以与熊猫、NumPy和Jupyter笔记本电脑等数据科学工具无缝协作，允许数据科学家在不对现有代码进行重大更改的情况下实现工作流程自动化。
该平台还通过其广泛的功能在连接云服务方面表现出色 完美藏品 -针对 AWS、谷歌云平台和微软 Azure 等平台的预建集成库。无论你是从 S3 提取数据、在 Google Vertex AI 上运行模型，还是将结果存储在 Azure 数据库中，Prefect 都能通过直观的 Python 包来简化这些任务。这种简化的连接增强了其协调能力，使其既灵活又强大。
Prefect 的混合执行模型允许您在本地开发工作流程，然后在不更改代码的情况下将其部署到云端。它自动管理任务依赖关系，重试失败的任务，并通过其 Web 界面提供实时监控。
使用 Prefect @flow 和 @task 装饰器，你可以毫不费力地将 Python 函数转换为协调的工作流程。该平台还支持 动态工作流程，它可以适应运行时条件，并包括 内置缓存系统。当输入保持不变时，这种缓存会跳过重复的步骤，例如模型训练或数据预处理，从而显著优化处理效率——尤其是对于 AI 任务。
Prefect 专为满足您的需求而设计，可从小型项目扩展到包含数千个工作流程的企业级部署。它支持各种执行环境，包括本地进程、Docker 容器、Kubernetes 集群和无服务器功能。这种灵活性使团队可以从小规模开始，然后随着自动化要求的增加而扩展。
对于需要大量资源的 AI 工作负载，Prefect 集成了 分布式计算框架 像 Dask 和 Ray 一样。这些集成使工作流程能够在多台机器上无缝扩展。此外，Prefect 的工作池功能允许您为不同的工作流程分配特定资源，从而确保模型训练等繁重的计算任务不会干扰数据预处理等较轻的操作。
凭借其高效且可预测的扩展能力，Prefect 可确保所有环境的可靠性能。
Prefect 提供免费套餐，使其成为探索 AI 工作流程自动化的个人开发人员和小型团队的绝佳选择。免费计划包括无限的流量、任务和运行，以及基本的监控和社区支持。
这个 专业套餐定价为每位用户每月39美元，引入了增强监控、基于角色的访问控制和优先支持等高级功能，非常适合管理复杂工作流程的成长型团队。对于大型组织来说， 企业计划 提供额外的安全性、合规性工具和专为生产级 AI 系统量身定制的专用支持。
省长的 基于用户的定价模型 确保成本可预测，避免基于计算时间的费用的不可预测性。一旦有了付费计划，用户就可以自动化工作流程，而不必担心额外的执行费用。
基于云的商业智能平台 Domo 更进一步，将人工智能驱动的工作流程自动化集成到其产品中。此新增内容侧重于通过直观的工具简化工作流程管理和提高效率。
Domo 提供了用户友好的可视化界面，允许用户轻松设计和自动化数据管道。无论是基于实时数据更新还是预定间隔，这些管道都可以自动触发工作流程，从而确保在 AI 的帮助下及时一致地处理任务。
Gumloop 是一个专为自动化人工智能工作流程而设计的平台，无需任何编码专业知识。尽管有关其编排功能、集成选项、可扩展性或定价的经过验证的详细信息仍然有限，但鼓励用户参考最新的官方文档以获取最新见解。
这份简短的概述突显了Gumloop在人工智能工作流程自动化领域日益增长的影响力。
AI 工作流程自动化平台有其自身的优势和挑战。选择正确的方法取决于您的目标、预算和技术专长。
不同平台的成本结构差异很大。 Prompts.ai 凭借其即用即付的TOKN积分脱颖而出，该积分使成本与实际使用量保持一致，从而更易于管理费用。另一方面，像Domo这样的平台可能需要大量的前期投资或持续的成本来进行基础设施和维护。
可扩展性是另一个关键考虑因素。像这样的平台 Prompts.ai 和 学长 专为处理大规模部署而设计，使其适合成长型组织。相比之下， KNIME 通常更适合较小的设置。对于计划快速扩张的企业来说，选择一个在技术和经济上都能扩展的平台至关重要。
与现有系统的无缝集成至关重要。 Prompts.ai 通过提供访问主要 AI 模型的统一接口，简化了 LLM 集成，从而在该领域表现出色。相比之下， 阿帕奇气流 为自定义集成提供了灵活性，尽管这通常需要额外的开发工作。
易用性在采用中也起着重要作用。像这样的平台 Gumloop 和 KNIME 使用无代码和可视化界面降低非技术用户的门槛。但是，基于 Python 的选项，例如 气流 和 学长 需要专业技能，这可能会增加入职时间和成本。在可用性和长期适应性之间取得适当的平衡是关键。
监管要求严格的行业需要提供强大治理和合规工具的平台。 Prompts.ai 提供内置的审计跟踪、强大的安全措施和合规框架，以满足这些需求。开源平台虽然灵活，但通常需要额外的投资才能实现类似级别的安全性和合规性。
此比较突出显示了平台之间的权衡，帮助您确定最适合您的人工智能工作流程策略的方案。
选择正确的人工智能工作流程自动化平台取决于贵组织的独特需求、技术能力和长期目标。每个平台都有自己的优势，因此了解这些区别是做出最佳选择的关键。
对于旨在简化人工智能访问和控制成本的企业， Prompts.ai 凭借其可容纳超过35个LLM的统一接口、实时的FinOps监控和灵活的即用即付代币信用系统脱颖而出。通过使成本与实际使用量保持一致，它消除了与固定订阅计划相关的不可预测性。
对于那些专注于创建自定义工作流程的人来说，像这样的平台 阿帕奇气流 和 学长 提供可靠的选择。Apache Airflow 受益于其开源基础和强大的社区支持，而 Prefect 则凭借其现代的云原生方法和强大的架构表现出色。
如果优先考虑易用性， KNIME 和 Gumloop 提供无代码或拖放式解决方案。KNIME 通过其友好的用户界面简化了数据科学工作流程，但可能需要仔细评估大型企业的可扩展性。另一方面，Gumloop旨在使非技术用户可以访问AI工作流程自动化，使业务团队无需编程技能即可构建工作流程。
对于寻求整合商业智能和工作流程自动化的组织， Domo 提供了一个引人注目的选择。但是，其较高的价格点需要与您的自动化目标明确保持一致，以证明投资的合理性。
治理和合规性是关键考虑因素。Prompts.ai 等平台提供内置审计记录和企业级安全性，帮助组织保持领先于监管要求。相比之下，开源解决方案可能需要额外的资源来加强安全基础设施。
可扩展性和定价结构也起着关键作用。无需切换平台即可从小规模试点发展到企业级实施的能力可以节省大量时间和资源。此外，基于使用量的定价和实时成本跟踪使团队能够有效地管理预算并清楚地展示投资回报率。
归根结底，选择正确的平台需要使其与您的技术需求、合规性预期和增长目标保持一致。在承诺全面部署之前，在您的特定环境中进行试点测试是评估性能的明智方法。
在选择人工智能工作流程自动化平台时，必须优先考虑一些关键方面。从... 开始 易用性，尤其是提供低代码或无代码解决方案的平台，使广大用户可以访问它们。寻找 可扩展性 确保该平台可以与您的业务一起发展， 集成能力 与您现有的工具和系统无缝连接。
安全性是另一个关键考虑因素。该平台应提供强大功能 安全功能 既能保护敏感数据，又能处理 实时数据处理 以实现更快、更高效的操作。
确保该平台与您的业务目标保持一致，支持您当前的基础架构，并提供经济实惠的实施方法。灵活性和内置的人工智能功能等功能可以显著提高效率，有助于简化工作流程并为长期成功奠定基础。
Prompts.ai 使企业能够通过自动化工作流程、减少手动任务和提高效率来控制其人工智能支出。这种简化的方法减少了管理复杂的人工智能流程所需的时间和资源，最终降低了劳动力和运营成本。
该平台还提供灵活且可扩展的定价选项，允许企业根据其实际使用情况或特定需求进行付费。这种量身定制的方法可以帮助公司避免超支并更有效地分配预算，使人工智能集成成为更明智、更经济的选择。
无代码平台，比如 Gumloop，在设计时考虑了简单性。它们允许用户通过简单的拖放工具创建和自动化 AI 工作流程，非常适合那些没有技术专业知识的人或希望在不深入研究代码的情况下快速部署的团队。
相比之下，基于代码的平台，例如 阿帕奇气流 迎合具有编程技能的用户。这些平台具有更陡峭的学习曲线，但在灵活性和定制性方面表现出色，因此非常适合需要量身定制解决方案的错综复杂、大规模 AI 项目。
这两个选项之间的决定最终取决于您的需求： 无代码平台 优先考虑易用性和速度，而 基于代码的工具 为技术团队提供高级控制和可扩展性。
