Evolution AI Assistant
Описание сервиса
Подходит для создания мультиагентных систем и AI-ассистентов с использованием RAG — метода генерации с расширенным поиском. Основной источник ML-моделей — библиотека Hugging Face. Поддерживает кастомные вызовы компонентов на Python (Function Calling) и запуск LLM-моделей из любого источника.
Возможности
Написание кастомных тулов
Помогает создавать кастомные вызовы компонентов на Python, поддерживает Function Calling.
Создание мультиагентных систем
Помогает создавать мультиагентные системы для решения комплексных задач.
Запуск собственных моделей из Evolution ML Inference
Позволяет использовать кастомную LLM-модель из любого источника. Например, open source, docker-образа или Evolution ML Inference.
Использование готовых тулов для быстрой реализации
Можно выбрать готовый компонент для заданной функции и быстро реализовать AI-ассистент без написания кода и подбора моделей.
Создание кастомного RAG-компонента
Можно загружать файлы различных форматов (DOCX, PDF, XLS, JSON) и использовать их при поиске ответа. А также менять любой этап работы RAG-системы в рамках процесса ETL:
extraction (извлечение данных из исходного источника);
transfer (преобразование данных);
load (загрузка в хранилище данных).
Использование готовых моделей из Foundation Models Cloud.ru
Можно выбрать следующие модели из библиотеки Hugging Face (LLM, MLM, Embedders и другие виды моделей):
DeepSeek R1 70B
LLama 3.3 7B
T-pro 32B
T-lite 7B
Ответы на вопросы
Cloud.ru – ведущий провайдер облачных и AI‑технологий
Больше чем просто поддержка
