Создавайте AI быстро: 5 no-code платформ для инженеров и разработчиков

Почему no-code важен для AI команд

No-code платформы меняют подход к созданию и развёртыванию AI решений. Они снижают порог входа, позволяя менеджерам продуктов, аналитикам данных и инженерам быстро прототипировать и запускать агентов, RAG системы и пайплайны для настройки моделей без длительных инженерных циклов. Это ускоряет итерации, улучшает сотрудничество между командами и снижает операционные затраты на рутинные задачи.

Sim AI: визуальные агентные рабочие процессы

Sim AI — это open source платформа для визуального построения агентных рабочих процессов с помощью drag and drop холста. Платформа соединяет модели AI, API, базы данных и бизнес инструменты через умные блоки для AI, логики и вывода. Примеры использования: чат ассистенты, делающие веб поиск и взаимодействующие с бизнес приложениями, автоматизация бизнес процессов и обработка данных с извлечением инсайтов и синхронизацией систем.

Ключевые возможности

• Визуальный холст с умными блоками для быстрой сборки
• Множество триггеров: чат, REST API, вебхуки, планировщики и события из Slack или GitHub
• Коллаборация в реальном времени и управление правами доступа
• Более 80 встроенных интеграций: модели, средства связи, приложения продуктивности, dev платформы, поиск и базы данных
• MCP для пользовательских интеграций

Варианты развёртывания

• Облачное развёртывание с управляемым масштабированием и мониторингом
• Самостоятельное развёртывание через Docker для локальной поддержки моделей и повышенной приватности данных

RAGFlow: ассистенты с обоснованиями и ссылками

RAGFlow — движок для retrieval augmented generation, ориентированный на создание ассистентов с подкреплением информацией из документов. Он предоставляет Docker образы для быстрого развёртывания и работает на x86 CPU и NVIDIA GPU, с опциональными ARM билдами. Подключите LLM через API или локальные рантаймы для чатов, эмбеддингов и задач image to text.

Возможности

• Управление базой знаний для PDF, Word, CSV, изображений, слайдов и других форматов
• Редактирование и оптимизация чанков для повышения точности поиска
• Чат ассистенты, привязанные к одной или нескольким базам знаний с настраиваемыми fallback ответами
• Инструменты объяснимости и тестирования для проверки качества поиска и просмотра живых ссылок на источники
• HTTP и Python API для интеграций и опциональная песочница для безопасного выполнения кода в чатах

Transformer Lab: локальная среда для LLM и diffusion

Transformer Lab предоставляет бесплатную локальную рабочую среду для работы с LLM и diffusion моделями. Поддерживаются GPU, TPU и Apple M series, возможен запуск в облаке. Используйте её для загрузки и оценки моделей, генерации изображений, вычисления эмбеддингов и подготовки данных для обучения и дообучения.

Основные функции

• Управление моделями и взаимодействие с LLM и diffusion моделями
• Подготовка данных, дообучение и поддержка RLHF и настройки предпочтений
• RAG функциональность с использованием собственных документов для обоснованных диалогов
• Вычисление эмбеддингов и оценка работы моделей на разных рантаймах
• Расширяемость через плагины и активное сообщество для совместной работы

LLaMA Factory: no-code тренировка и дообучение

LLaMA Factory ориентирована на исследователей и практиков, которым нужны масштабируемые no-code инструменты для обучения и дообучения open source LLM и VLM. Платформа поддерживает более 100 моделей и множество методов обучения и оптимизаций, от супервизированного до RL методов вроде PPO и DPO.

Ключевые моменты

• Широкая поддержка моделей: LLaMA, Mistral, Qwen, Gemma, ChatGLM и другие
• Различные стратегии настройки: full tuning, freeze tuning, LoRA, QLoRA и др
• Продвинутые алгоритмы и оптимизации для ускорения обучения и инференса
• Интеграция с системами мониторинга и трекинга экспериментов: LlamaBoard, TensorBoard, Wandb, MLflow
• Гибкая инфраструктура: PyTorch, Hugging Face Transformers, Deepspeed и эффективная квантование для экономии памяти

AutoAgent: создание агентов на натуральном языке

AutoAgent позволяет создавать саморазвивающиеся агенты на основе инструкций на естественном языке. Платформа упрощает создание сложных агентных рабочих процессов и их развёртывание без кода. Встроенная векторная база обеспечивает эффективное извлечение данных, а совместимость с множеством LLM позволяет гибко подбирать поставщика модели.

Особенности

• Создание агентов и рабочих процессов с помощью естественного языка без кода
• Высокая точность и эффективный поиск благодаря встроенной векторной базе
• Поддержка популярных моделей: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, vLLM, Grok и модели с Hugging Face
• Режимы взаимодействия: function calling и ReAct стиль рассуждения
• Лёгкая и расширяемая архитектура для персональных ассистентов и производственных агентов

Как выбрать инструмент

Платформы ориентированы на разные этапы жизненного цикла AI проектов. Используйте Sim AI для визуальной оркестрации интеграций и бизнес процессов, RAGFlow при необходимости создания ассистентов с цитатами и обоснованиями, Transformer Lab для локальных экспериментов и подготовки данных, LLaMA Factory для серьёзной тренировки и дообучения моделей, а AutoAgent когда нужна быстрая сборка агентов на естественном языке. Комбинируйте инструменты для ускорения прототипирования и вывода в продакшен с учётом приватности данных, стоимости и требований к развёртыванию.