Plumb é uma ferramenta de programação visual colaborativa que facilita para equipes de SaaS a construção de produtos avançados impulsionados por IA sem complicações.
No seu cerne, o Plumb é projetado para ajudar equipes—seja em produto, design ou engenharia—trabalharem juntas de forma integrada para criar recursos de IA. Ao oferecer um construtor baseado em nós, permite a construção colaborativa enquanto remove os obstáculos típicos de codificação que podem atrasar o progresso. Isso significa que todos podem participar do processo de desenvolvimento sem precisar de amplo conhecimento em codificação.
Uma das características mais destacadas do Plumb é sua funcionalidade de ponta a ponta. Quando as equipes testam diferentes versões de seus prompts, a ferramenta garante que as versões que testaram são exatamente o que será enviado para produção. Essa confiabilidade ajuda as equipes a evitar as armadilhas comuns de má comunicação e erros que podem surgir ao passar do teste para a implantação.
Mas o Plumb não para apenas na automação de tarefas; ele também simplifica a criação de pipelines complexos multi-inquilinos. Esse recurso permite que as equipes transformem dados de forma eficaz enquanto utilizam esquemas JSON validados para construir funcionalidades de IA confiáveis e de alta qualidade. Tudo se resume a criar uma infraestrutura robusta que suporte as exigências de produtos exigentes.
Além disso, o Plumb facilita a comparação e avaliação do desempenho de diferentes prompts e modelos. Essa capacidade é inestimável para identificar problemas potenciais, tornando mais fácil solucionar e depurar rapidamente. Ao fornecer insights claros, ajuda as equipes a manter a qualidade de seus recursos de IA, garantindo que continuem a atender às expectativas dos usuários.
O design do Plumb é adaptado para equipes de produto ambiciosas focadas em entregar experiências de IA de ponta e escaláveis. Aqueles que têm curiosidade sobre a ferramenta podem explorar perguntas frequentes que cobrem tópicos como como os pipelines multi-inquilinos diferem das automações de fluxo de trabalho e agentes de IA, a capacidade de testar vários prompts lado a lado, a importância de dados estruturados na construção de recursos de IA confiáveis e os custos associados ao uso do Plumb.
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