Popular Nền tảng AI AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Google AI và Eternal AI, helping you work more efficiently.
Eternal AI là một mạng lưới AI phi tập trung, ngang hàng cho phép người dùng tạo, lưu trữ và tương tác với các tác nhân AI có chủ quyền. Nó tập trung vào quyền riêng tư, chống kiểm duyệt và quyền kiểm soát của người dùng thông qua xử lý trên thiết bị, không có người gác cổng trung tâm.
Trình tạo tác nhân AI
Google AI là một hệ sinh thái toàn diện gồm các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến, công cụ và các sáng kiến nghiên cứu. Nó bao gồm dòng mô hình Gemini mạnh mẽ, các nền tảng dành cho nhà phát triển như Vertex AI, và các ứng dụng trong sáng tạo, năng suất và khám phá khoa học, tất cả đều được xây dựng với cam kết về an toàn và trách nhiệm.
Mô hình ngôn ngữ lớnNền tảng AI là môi trường tích hợp cung cấp cho nhà phát triển các công cụ và cơ sở hạ tầng để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng này gộp chung các mô hình được huấn luyện trước, khả năng xử lý dữ liệu và các tính năng MLOps vào một hệ thống gắn kết. Điều này cho phép các nhóm tăng tốc toàn bộ vòng đời phát triển AI, từ tạo mẫu đến triển khai ở quy mô sản xuất, mà không cần quản lý phần cứng cơ bản phức tạp. Chúng đóng vai trò là một lớp nền tảng trong hệ sinh thái công cụ dành cho nhà phát triển để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh.
Nền tảng AI được các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp sử dụng để xây dựng một loạt các ứng dụng. Các kịch bản phổ biến bao gồm tạo chatbot tùy chỉnh cho dịch vụ khách hàng, phát triển hệ thống thị giác máy tính để kiểm soát chất lượng, tích hợp các tính năng AI tạo sinh vào phần mềm hiện có và tự động hóa các quy trình công việc kinh doanh phức tạp.
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy xem xét sự sẵn có của các mô hình tiên tiến, sự dễ dàng tích hợp qua API và SDK, khả năng mở rộng và độ tin cậy của nền tảng, cũng như mô hình định giá (ví dụ: trả theo mức sử dụng so với đăng ký). Ngoài ra, hãy đánh giá chất lượng của tài liệu, hỗ trợ kỹ thuật và các tài nguyên cộng đồng có sẵn.
Một nhóm hỗ trợ khách hàng cần xây dựng một chatbot tinh vi được huấn luyện trên cơ sở kiến thức nội bộ và tài liệu sản phẩm của công ty họ. Sử dụng Nền tảng AI, các nhà phát triển có thể chọn một mô hình ngôn ngữ nền tảng mạnh mẽ, tinh chỉnh nó với dữ liệu cụ thể của họ để đảm bảo phản hồi chính xác và nhận biết ngữ cảnh, và triển khai nó trên nhiều kênh như trang web của công ty và ứng dụng di động. Các công cụ MLOps của nền tảng giúp giám sát hiệu suất của chatbot, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và huấn luyện lại mô hình với dữ liệu mới, đảm bảo nó luôn được cập nhật và hiệu quả.
Một công ty sản xuất muốn tự động hóa việc kiểm soát chất lượng trên dây chuyền sản xuất của mình. Các nhà phát triển có thể sử dụng Nền tảng AI để xây dựng một mô hình thị giác máy tính tùy chỉnh. Họ tải lên hình ảnh của các sản phẩm bị lỗi và không bị lỗi để huấn luyện mô hình. Nền tảng cung cấp các công cụ để gán nhãn dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất. Sau khi được huấn luyện, mô hình được triển khai đến các thiết bị biên tại nhà máy, nơi nó phân tích hình ảnh sản phẩm trong thời gian thực và đánh dấu bất kỳ mặt hàng nào không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác.
Một công ty SaaS cung cấp công cụ quản lý dự án muốn thêm một tính năng do AI cung cấp để tự động tạo tóm tắt dự án và báo cáo trạng thái. Thay vì xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu, các nhà phát triển của họ sử dụng API của một Nền tảng AI. Họ có thể gửi dữ liệu dự án một cách an toàn đến mô hình được huấn luyện trước của nền tảng và nhận lại các bản tóm tắt có cấu trúc tốt. Điều này cho phép họ nhanh chóng ra mắt một tính năng có giá trị cao, nâng cao sản phẩm của mình và tạo lợi thế cạnh tranh mà không cần đầu tư lớn cho việc phát triển mô hình nền tảng.
Một công ty dịch vụ tài chính cần tự động hóa quy trình trích xuất thông tin quan trọng từ hàng nghìn đơn xin vay và tài liệu pháp lý. Sử dụng Nền tảng AI, họ có thể xây dựng một quy trình làm việc kết hợp nhiều khả năng AI. Đầu tiên, một mô hình nhận dạng ký tự quang học (OCR) số hóa các tài liệu. Sau đó, một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện tùy chỉnh sẽ trích xuất các thực thể cụ thể như tên, ngày tháng và số liệu tài chính. Cuối cùng, dữ liệu được trích xuất sẽ tự động được điền vào hệ thống nội bộ của họ, giảm hơn 90% việc nhập dữ liệu thủ công và giảm thiểu sai sót của con người.
Một công ty khởi nghiệp muốn nhanh chóng kiểm tra tính khả thi của một ý tưởng sản phẩm mới do AI điều khiển trước khi cam kết các nguồn lực đáng kể. Họ sử dụng môi trường sandbox và các mô hình được xây dựng sẵn của một Nền tảng AI để tạo ra một nguyên mẫu chức năng trong vài ngày thay vì vài tháng. Ví dụ, họ có thể xây dựng một bằng chứng khái niệm cho một ứng dụng tạo ra các lịch trình du lịch được cá nhân hóa. Nền tảng cung cấp các API cần thiết để hiểu và tạo ngôn ngữ, cho phép nhóm tập trung vào trải nghiệm người dùng và logic kinh doanh, xác thực khái niệm của họ với người dùng thực và đảm bảo nguồn vốn hiệu quả hơn.
Một nhóm học máy chuyên dụng trong một doanh nghiệp lớn quản lý hàng chục mô hình đang hoạt động. Họ sử dụng một Nền tảng AI làm trung tâm cho toàn bộ quy trình làm việc MLOps của mình. Nền tảng này giúp họ quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm và phát triển mô hình hợp tác. Nó tự động hóa quy trình triển khai, cho phép họ đẩy các phiên bản mô hình mới vào sản xuất một cách an toàn. Sau khi triển khai, nó cung cấp các bảng điều khiển để giám sát độ chính xác của mô hình, sự sai lệch và việc sử dụng tài nguyên, cho phép họ duy trì các hệ thống AI hiệu suất cao ở quy mô lớn và đảm bảo quản trị và tuân thủ.
Nền tảng AI là một bộ công cụ và dịch vụ tích hợp được thiết kế để giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI. Không giống như một công cụ đơn mục đích, nó cung cấp một môi trường từ đầu đến cuối thường bao gồm quyền truy cập vào các mô hình được huấn luyện trước (như LLM), các quy trình xử lý dữ liệu, môi trường phát triển (ví dụ: notebook) và các khả năng MLOps để giám sát và mở rộng quy mô ứng dụng trong sản xuất. Nó hoạt động như cơ sở hạ tầng nền tảng cho toàn bộ vòng đời phát triển AI.
Việc chọn Nền tảng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Sự khác biệt chính nằm ở phạm vi và chức năng. Một API AI độc lập thường cung cấp một chức năng duy nhất, cụ thể, như chuyển văn bản thành giọng nói hoặc nhận dạng hình ảnh. Bạn gửi một yêu cầu và nhận được kết quả trực tiếp. Một Nền tảng AI là một môi trường tích hợp, rộng lớn hơn nhiều. Nó cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình và API, nhưng cũng bao gồm các công cụ xung quanh cần thiết cho toàn bộ vòng đời phát triển, chẳng hạn như quản lý dữ liệu, khả năng tinh chỉnh, cơ sở hạ tầng triển khai và giám sát MLOps. Tóm lại, một API là một thành phần, trong khi một nền tảng là một bàn làm việc hoàn chỉnh.
Nền tảng AI chủ yếu được thiết kế cho người dùng kỹ thuật đang xây dựng các ứng dụng và dịch vụ do AI cung cấp. Các nhóm người dùng chính bao gồm:
Một Nền tảng AI toàn diện thường bao gồm một số thành phần chính hoạt động cùng nhau:
