Vellum

Vellum शुरू करने के लिए मुफ्त है, महीना के लिए 0 से 50 USD तक के भुगतान योजनाओं के साथ।

हमारी नवीनतम जानकारी के अनुसार, इस उपकरण में वर्तमान में जीवनकाल सौदा उपलब्ध नहीं है, दुर्भाग्यवश।

Vellum में कस्टम मॉडल को एकीकृत करने के लिए, आप Models टैब के माध्यम से निजी और सार्वजनिक दोनों प्रकार के मॉडल जोड़ सकते हैं। निजी मॉडल Vellum के बाहर बनाए जा सकते हैं और एक सहज ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया के माध्यम से जोड़े जा सकते हैं। Vellum वर्तमान में विभिन्न निजी मॉडल टेम्पलेट्स का समर्थन करता है, जिसमें Azure पर होस्ट किए गए OpenAI मॉडल और फाइन-ट्यून किए गए मॉडल, साथ ही अन्य कस्टम मॉडल शामिल हैं। सार्वजनिक मॉडलों के लिए एक्सेस के लिए एक API कुंजी जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है। अधिक विशिष्ट जानकारी के लिए, Vellum के दस्तावेज़ में Models पृष्ठ पर जाएं।

Vellum अपने उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस के माध्यम से प्रयोगों को सुविधाजनक बनाता है, जो इंजीनियरों, उत्पाद प्रबंधकों और विषय विशेषज्ञों को सहयोगात्मक रूप से एआई व्यापार लॉजिक पर दोहराने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता इनपुट वेरिएबल्स को परिभाषित कर सकते हैं, परिदृश्य बना सकते हैं, और परीक्षण के लिए प्रॉम्प्ट समायोजित कर सकते हैं। वर्कफ़्लो विकास IDE जटिल एआई सिस्टम बनाने की भी अनुमति देता है जिसमें सीधे आउटपुट तक पहुँच होती है, जिससे व्यापार लॉजिक के त्वरित दोहराव को बढ़ावा मिलता है और उत्पाद के सुधार में वृद्धि होती है।

Vellum व्यापक निगरानी क्षमताएँ प्रदान करता है, जिसमें एक निगरानी डैशबोर्ड शामिल है जो प्रदर्शन, उपयोग मेट्रिक्स और कार्यान्वयन इतिहास पर वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। ट्रेस और ग्राफ़ व्यू जैसे फीचर्स सिरे के मामलों की पहचान करने में मदद करते हैं, जबकि कॉन्फ़िगर करने योग्य डेटा रिटेंशन नीतियाँ अनुपालन और प्रभावी डेटा गवर्नेंस सुनिश्चित करती हैं। उपयोगकर्ता उत्पादन में अपने एआई अनुप्रयोगों के लिए एक विस्तृत दृश्य के लिए बाहरी निगरानी समाधानों को भी एकीकृत कर सकते हैं।

हाँ, Vellum मल्टीमोडल इनपुट्स का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट और वर्कफ़्लो में चित्र और दस्तावेज़ दोनों को शामिल कर सकते हैं। चित्रों के लिए, उपयोगकर्ता फ़ाइलों को प्रॉम्प्ट परिदृश्यों में आसानी से खींच और छोड़ सकते हैं। PDFs जैसे दस्तावेज़ों को भी विश्लेषण और निष्कर्षण कार्यों के लिए अपलोड किया जा सकता है। यह फीचर उन अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है जिन्हें जटिल डेटा की व्याख्या की आवश्यकता होती है, जिससे Vellum में एकीकृत AI मॉडलों की समग्र क्षमताओं को बढ़ाया जा सकता है।

Vellum में प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए व्यावहारिक रणनीतियों में सरल वेरिएबल प्रतिस्थापन के लिए रिच टेक्स्ट ब्लॉक्स का उपयोग करना और अधिक जटिल सशर्त लॉजिक के लिए जिन्जा ब्लॉक्स का उपयोग करना शामिल है। उपयोगकर्ता गतिशील इनपुट के साथ प्रयोग करने के लिए परिदृश्यों का लाभ उठा सकते हैं, जिससे वांछित आउटपुट के लिए प्रॉम्प्ट को सुधारना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, प्रॉम्प्ट कैशिंग का उपयोग करने से लागत कम हो सकती है और अक्सर अनुरोधित प्रॉम्प्ट घटकों को पुन: उपयोग करके प्रतिक्रिया समय में सुधार हो सकता है।

हाँ, Vellum दस्तावेज के आकार और फ़ॉर्मेट पर सीमाएँ लगाता है। अपलोड किए गए दस्तावेज़ (जैसे कि PDFs) 32MB से कम होने चाहिए और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होने चाहिए। समर्थित छवि फ़ॉर्मेट में JPEG, PNG, GIF, और WEBP शामिल हैं। इन फ़ॉर्मेट्स का उपयोग प्रभावी प्रोसेसिंग और Vellum की मल्टीमोडल इनपुट्स को प्रभावी ढंग से संभालने की क्षमता के अनुरूपता सुनिश्चित करता है।

Vellum का उपयोग करने वाले उद्यम ग्राहकों के लिए कई उन्नत सहायता विकल्प उपलब्ध हैं, जिनमें भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण, कई कार्यक्षेत्र और समर्पित एआई विशेषज्ञ सहायता शामिल हैं। इसके अलावा, Vellum एकल साइन-ऑन (SSO) एकीकरण, अनुकूलन योग्य अनुबंध और बड़े संगठनों की अनूठी जरूरतों को पूरा करने के लिए मजबूत SLA प्रदान करता है, जो एआई विकास के लिए एक स्केलेबल और सुरक्षित वातावरण सुनिश्चित करता है।

Vellum तैनाती प्रक्रिया को सरल बनाता है क्योंकि यह AI अपडेट को एप्लिकेशन रिलीज़ से अलग करता है, जिससे निर्बाध अपडेट संभव होते हैं। इसके मूल रिलीज़ प्रबंधन सुविधाएँ संस्करण नियंत्रण, अभिव्यक्तियों का लॉगिंग और निष्पादन इतिहास की निगरानी की अनुमति देती हैं। उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म से सीधे वर्कफ़्लो तैनात कर सकते हैं और आसानी से आवधिक संशोधन कर सकते हैं, जिससे उनके AI एप्लिकेशन के लिए एक सुचारू और कुशल तैनाती चक्र सुनिश्चित होता है।