Popular Nền tảng Phát triển AI AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Hal9, NisusAI và SuperGrowthAI, helping you work more efficiently.
NisusAI là một nền tảng hợp nhất giúp cả nhà phát triển và các nhóm không chuyên về kỹ thuật xây dựng, triển khai và giám sát các trợ lý AI tùy chỉnh, dựa trên tác vụ. Nó hợp lý hóa việc tạo ra các quy trình làm việc do AI điều khiển để nâng cao năng suất, chất lượng và hiệu quả trên các chức năng kinh doanh khác nhau, từ hỗ trợ khách hàng đến quản lý hàng tồn kho.
Giải pháp Doanh nghiệp
SuperGrowthAI là một nền tảng AI toàn diện cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng được quản lý để xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI với chi phí tối thiểu. Nền tảng này cung cấp các giải pháp sẵn sàng sử dụng như SuperFlow để tự động hóa quy trình làm việc, SuperConvo cho chatbot thông minh và SuperEngage để tương tác người dùng cá nhân hóa, cho phép phát triển nhanh chóng từ ý tưởng đến sản phẩm.
Chatbot
Hal9 là một nền tảng và dịch vụ AI được quản lý hoàn toàn, giúp các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp triển khai các sáng kiến tùy chỉnh do AI cung cấp chỉ trong 30 ngày. Nền tảng này cung cấp giải pháp toàn diện, từ tạo mẫu nhanh đến triển khai và mở rộng, được quản lý bởi đội ngũ chuyên gia từng làm việc tại Microsoft và RStudio. Xây dựng mọi thứ từ trợ lý, tác nhân AI đến các giải pháp phần cứng tùy chỉnh.
Tư vấn AINền tảng Phát triển AI là một bộ công cụ toàn diện được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ vòng đời xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo tùy chỉnh. Các nền tảng này tích hợp việc chuẩn bị dữ liệu, môi trường phát triển mô hình, học máy tự động (AutoML) và các khả năng MLOps vào một không gian làm việc thống nhất duy nhất. Chúng trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu để tăng tốc việc tạo ra các ứng dụng AI riêng biệt, từ phân tích dự đoán đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bằng cách quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản và sự phức tạp trong vận hành. Không giống như các thư viện độc lập, các nền tảng này cung cấp một giải pháp từ đầu đến cuối giúp giảm đáng kể thời gian và chuyên môn cần thiết để đưa các dự án AI từ ý tưởng đến sản xuất.
Nền tảng Phát triển AI được sử dụng bởi các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ sư AI và các nhà phát triển doanh nghiệp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Trong tài chính, chúng được sử dụng để xây dựng hệ thống phát hiện gian lận. Trong y tế, chúng giúp tạo ra các công cụ chẩn đoán từ hình ảnh y tế. Các công ty thương mại điện tử tận dụng chúng để phát triển các công cụ đề xuất được cá nhân hóa, trong khi các công ty sản xuất sử dụng chúng để bảo trì dự đoán.
Khi chọn một Nền tảng Phát triển AI, hãy xem xét trình độ kỹ năng kỹ thuật của nhóm bạn—liệu bạn cần một môi trường ưu tiên mã lệnh, ít mã lệnh hay không cần mã lệnh. Đánh giá sự hỗ trợ của nền tảng cho các loại mô hình khác nhau (ví dụ: NLP, thị giác máy tính). Đánh giá khả năng tích hợp của nó với các nguồn dữ liệu và cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của bạn. Cuối cùng, phân tích khả năng mở rộng cho khối lượng công việc sản xuất và mô hình định giá để đảm bảo nó phù hợp với ngân sách và mô hình sử dụng của bạn.
Một nhóm phát triển doanh nghiệp cần tạo ra một chatbot hiểu được danh mục sản phẩm cụ thể và lịch sử khách hàng của họ, vượt ra ngoài các bot FAQ thông thường. Bằng cách sử dụng Nền tảng Phát triển AI, họ nhập cơ sở kiến thức của công ty và các phiếu hỗ trợ trước đây làm dữ liệu huấn luyện. Môi trường NLP của nền tảng được sử dụng để tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ cho thuật ngữ chuyên ngành. Cuối cùng, họ triển khai mô hình đã được huấn luyện dưới dạng một API có thể mở rộng, sau đó được tích hợp vào trang web và ứng dụng di động của họ, tạo ra một chatbot nhận biết ngữ cảnh giúp giảm đáng kể khối lượng phiếu hỗ trợ của con người.
Một nhà khoa học dữ liệu tại một nhà máy sản xuất được giao nhiệm vụ giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị. Họ sử dụng Nền tảng Phát triển AI để nhập và xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thực từ máy móc. Khả năng AutoML của nền tảng cho phép họ nhanh chóng kiểm tra các mô hình dự báo chuỗi thời gian khác nhau để dự đoán lỗi thiết bị. Mô hình hoạt động tốt nhất sau đó được triển khai thông qua quy trình MLOps của nền tảng, cung cấp các dự đoán vào một bảng điều khiển cảnh báo cho đội bảo trì trước khi xảy ra sự cố, cho phép sửa chữa chủ động và giảm thiểu việc ngừng sản xuất tốn kém.
Một nhóm AI thương mại điện tử nhằm mục đích tăng cường sự tương tác của người dùng bằng cách cung cấp các đề xuất sản phẩm phù hợp. Họ tận dụng Nền tảng Phát triển AI để quản lý và xử lý khối lượng lớn dữ liệu tương tác của người dùng, chẳng hạn như lượt nhấp và giao dịch mua. Trong môi trường tích hợp của nền tảng, họ xây dựng và huấn luyện một mô hình lọc cộng tác. Các tính năng MLOps rất quan trọng để thử nghiệm A/B các phiên bản mô hình khác nhau trong môi trường sản xuất và tự động triển khai phiên bản mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao nhất, đảm bảo hệ thống đề xuất liên tục được cải thiện.
Một công ty dịch vụ tài chính cần trích xuất thông tin quan trọng như tên, số tiền và ngày tháng từ hàng nghìn hóa đơn. Thực hiện thủ công rất chậm và dễ xảy ra lỗi. Họ sử dụng các công cụ gán nhãn dữ liệu của Nền tảng Phát triển AI để chú thích một bộ tài liệu mẫu. Dữ liệu được gán nhãn này sau đó được sử dụng để huấn luyện một mô hình Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) và Nhận dạng Thực thể có tên (NER) tùy chỉnh. Nền tảng đơn giản hóa việc triển khai mô hình này dưới dạng một API nội bộ an toàn, cho phép bộ phận kế toán tự động hóa việc nhập dữ liệu, giảm đáng kể thời gian xử lý và cải thiện độ chính xác.
Một công ty khởi nghiệp về AI trong lĩnh vực y tế đang phát triển một công cụ để giúp các bác sĩ X-quang phát hiện những bất thường trong phim X-quang. Họ yêu cầu một môi trường an toàn và tuân thủ để xử lý dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân. Một Nền tảng Phát triển AI cung cấp điều này, cho phép họ tải lên và quản lý các bộ dữ liệu hình ảnh y tế một cách an toàn. Họ sử dụng các công cụ thị giác máy tính chuyên dụng và các mô hình được huấn luyện trước để tăng tốc độ phát triển một mô hình học sâu để phân loại hình ảnh. Khả năng triển khai được quản lý của nền tảng cho phép họ tạo ra một API an toàn để tích hợp vào phần mềm bệnh viện, biến nghiên cứu của họ thành một nguyên mẫu sản phẩm khả thi.
Một giám đốc sản phẩm muốn nhanh chóng kiểm tra tính khả thi của một tính năng AI mới, chẳng hạn như phân tích tình cảm cho phản hồi của người dùng, mà không cần đầu tư kỹ thuật lớn. Sử dụng giao diện ít mã lệnh trên Nền tảng Phát triển AI, họ có thể kết nối nguồn dữ liệu phản hồi của ứng dụng với một mô hình phân tích tình cảm được xây dựng sẵn thông qua API. Nền tảng cho phép họ nhanh chóng xây dựng một quy trình làm việc đơn giản và trực quan hóa kết quả trên bảng điều khiển. Điều này cho phép họ xác thực khái niệm tính năng và trình bày những hiểu biết dựa trên dữ liệu cho các bên liên quan trong vài ngày thay vì vài tháng, thông báo hiệu quả cho lộ trình sản phẩm.
Nền tảng Phát triển AI là một môi trường phần mềm tích hợp cung cấp tất cả các công cụ cần thiết để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI và học máy tùy chỉnh. Nó tập trung hóa toàn bộ vòng đời AI, từ chuẩn bị dữ liệu và thử nghiệm đến triển khai sản xuất và giám sát (MLOps). Mục tiêu chính của các nền tảng này là tăng tốc độ phát triển, cải thiện sự hợp tác giữa các nhóm và đơn giản hóa quy trình phức tạp để đưa các ứng dụng AI ra thị trường.
Một thư viện như TensorFlow hoặc PyTorch cung cấp các khối xây dựng cơ bản để tạo ra các mô hình học máy. Tuy nhiên, một nhà phát triển phải tự xử lý mọi thứ khác: thiết lập môi trường, quản lý dữ liệu, theo dõi các thử nghiệm và triển khai mô hình. Một Nền tảng Phát triển AI là một giải pháp cấp cao hơn, từ đầu đến cuối, thường kết hợp các thư viện này nhưng bổ sung thêm một cơ sở hạ tầng được quản lý, một giao diện người dùng thống nhất, tự động hóa MLOps và các công cụ cộng tác. Tóm lại, một thư viện là một công cụ cho một nhiệm vụ cụ thể, trong khi một nền tảng là một xưởng làm việc hoàn chỉnh cho toàn bộ dự án.
Việc chọn nền tảng phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
MLOps (Vận hành Học máy) là một khía cạnh cốt lõi của các Nền tảng Phát triển AI hiện đại, tập trung vào độ tin cậy và tự động hóa. Các thành phần chính của MLOps bao gồm:
Nền tảng Phát triển AI phục vụ cho nhiều đối tượng người dùng. Các nhóm khoa học dữ liệu sử dụng chúng để thử nghiệm hợp tác và xây dựng các mô hình phức tạp. Các nhà phát triển phần mềm tận dụng chúng để tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng mà không cần chuyên môn sâu về ML. Các doanh nghiệp áp dụng chúng để tiêu chuẩn hóa quy trình làm việc AI và mở rộng quy mô hoạt động một cách hiệu quả. Ngay cả người dùng doanh nghiệp và các chuyên gia trong lĩnh vực cũng có thể sử dụng các nền tảng ít mã lệnh/không cần mã lệnh để xây dựng các giải pháp AI đơn giản nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể.
