Instill AI apresenta o Instill Core, uma solução full-stack de código aberto projetada para equipes técnicas que buscam otimizar suas operações de dados e desbloquear o potencial dos dados não estruturados. Com uma abordagem centrada no desenvolvedor, o Instill Core simplifica o processo de transformação de documentos, imagens, áudio e vídeo em um formato unificado e pronto para IA, tudo isso com uma única linha de código.
O Instill Core aborda os desafios comuns enfrentados pelas empresas ao lidar com dados não estruturados, como a limpeza complexa de dados, fluxos de dados quebrados ou rígidos, alucinações em respostas de LLMs, dificuldades de escalabilidade, custos elevados e ferramentas fragmentadas. A solução oferece um catálogo de dados aumentado que facilita a limpeza de dados, reduz erros, automatiza atualizações e garante que os dados estejam prontos para aplicações de IA, com suporte integrado para linhagem de dados.
A plataforma é API-first e amigável para desenvolvedores, oferecendo APIs simples para recuperação precisa de resultados baseados em seus dados, ideal para a construção de serviços de busca inteligente e Q&A. Além disso, o Instill Core permite a troca flexível de modelos entre diferentes fornecedores ou a execução de qualquer modelo de código aberto, garantindo recursos de computação confiáveis sem a necessidade de manutenção manual.
Com uma infraestrutura coberta desde a configuração até a escalabilidade, o Instill Core integra-se perfeitamente aos seus sistemas, simplificando o manuseio de dados, aumentando a precisão da IA, otimizando continuamente através do monitoramento e gerenciando a infraestrutura de forma eficaz. A plataforma é segura e pronta para empresas, atendendo aos requisitos de segurança e operacionais para acelerar o desenvolvimento de aplicações de IA.
Instill Core é compatível com nuvem pública, BYOC (Bring Your Own Cloud) ou on-premises, oferecendo controle seguro de dados com criptografia TLS e políticas de retenção estritas. A solução já demonstrou resultados impressionantes, como o desenvolvimento e lançamento de aplicações de IA 10 vezes mais rápido, um aumento de 30% na capacidade de quebrar silos entre equipes de dados e IA, e uma economia de US$ 2 milhões em orçamento de P&D.
