AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို လုံးဝပြောင်းလဲသွားခဲ့ပြီး ဤပြောင်းလဲမှုအတွက် အဓိကပံ့ပိုးသူမှာ open-source အသိုင်းအဝိုင်းဖြစ်သည်။
တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများကို လွတ်လပ်စွာ ဖလှယ်နိုင်သည်၊ အတွေးအမြင်များ စီးဆင်းခွင့်နှင့် ဝင်ပေါက်အတားအဆီးများ မရှိမဖြစ်မရှိသော လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။
ဤနေရာတွင် open-source AI ကိုတွေ့သည်။
တီထွင်သူများ၊ ပညာရှင်များနှင့် စိတ်အားထက်သန်သူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အနာဂတ်ကို ပြောင်းလဲပေးမည့် နည်းပညာများကို ဖန်တီးရန် ဤတက်ကြွသောဂေဟစနစ်တွင် အတူတကွလုပ်ဆောင်ကြသည်။ ဤစိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်စကြာဝဠာရှိရာကို စူးစမ်းပါ။ ဉာဏ်ရည်တု ရွေးချယ်ထားသည့် လူအနည်းငယ်၏ သီးသန့်ဒိုမိန်းထက် အများအပြားက ပူးပေါင်းကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ထူးထူးခြားခြား နည်းပါးလှသည်။ Artificial Intelligence သည် 20 ရာစုအလယ်ပိုင်းတွင် ၎င်း၏အစောပိုင်းအဆင့်များမှ နည်းပညာ၏မဏ္ဍိုင်တစ်ခုအဖြစ် ၎င်း၏လက်ရှိရပ်တည်မှုအထိ ဝေးကွာသွားပြီဖြစ်သည်။
ဤတိုးတက်မှုသည် open-source အသိုင်းအဝိုင်းမှ ကြီးမားသော မောင်းနှင်အားဖြစ်သည်။
Google ၏ TensorFlow ကဲ့သို့သော ပရောဂျက်များသည် ဤအတွက် ကောင်းမွန်သော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရိုးရှင်းသောကိရိယာတစ်ခုထက်ပို၍ TensorFlow သည် AI ပဏာမခြေလှမ်းများစွာကိုလုပ်ဆောင်ပေးကာ သုတေသနကိုအရှိန်မြှင့်ကာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများအတွက်လမ်းခင်းပေးသောဓာတ်ကူပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ယင်းကဲ့သို့သော အသုံးချမှုအမျိုးမျိုးတွင် ၎င်း၏လွှမ်းမိုးမှုကို သတိပြုနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် analytics နှင့် ဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း။
ဒါဆို open-source ဖြစ်တဲ့ AI ဆိုတာဘာလဲ။
AI သည် လူတိုင်းအသုံးပြုနိုင်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ AI နည်းပညာများကို open-source platforms များမှတစ်ဆင့် လူတိုင်းအသုံးပြု၊ ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး မျှဝေနိုင်ပါသည်။ ဤပလပ်ဖောင်းများသည် GitHub ကဲ့သို့သော ဝဘ်ဆိုဒ်များမှ AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ တက်ကြွသောစင်တာများကို ဖန်တီးထားသည်။
အခြေခံ AI မော်ဒယ်များမှ အနုစိတ်သော အယ်လဂိုရီသမ်များအထိ အရာအားလုံးကို လွတ်လပ်စွာ မျှဝေနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းဗျူဟာသည် အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို လှုံ့ဆော်ပေးကာ AI ကို ပိုမိုများပြားသော ပရိသတ်အတွက် ဖွင့်ပေးသည်။
open-source AI ကို အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများသည် များပြားလှသည်။ အထူးသဖြင့် startup တွေမှာ အမြတ်အများကြီးရနေတယ်။ အကြံဥာဏ်များစွာရှိသော်လည်း ရန်ပုံငွေမရှိသော နည်းပညာကုမ္ပဏီငယ်တစ်ခုကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
၎င်းတို့သည် open-source AI ကြောင့် ဘဏ်ကိုမချိုးဖျက်ဘဲ ရှုပ်ထွေးသောဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီရန် AI နည်းပညာများကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် သုတေသနနှင့် ထုတ်ကုန်ဖန်တီးမှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။
ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုတို့သည် လုပ်ငန်းအသစ်များအတွက် ကြီးမားသောအားသာချက်များဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤပို့စ်တွင် ထိပ်တန်း open-source ကိရိယာများနှင့် ပလပ်ဖောင်းများကို စုစည်းပြီး အံ့သြဖွယ်အရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
1. အလွှာ
Substratus သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် လေ့ကျင့်မှုမြင်ကွင်းကို ပြောင်းလဲပေးသည့် တော်လှန်သော open-source platform တစ်ခုဖြစ်သည်။
Model၊ Server၊ Dataset နှင့် Notebook ကဲ့သို့သော စိတ်ကြိုက်အရင်းအမြစ်များကို Kubernetes API တွင် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤပလပ်ဖောင်းသည် Kubernetes ထိန်းချုပ်မှုလေယာဉ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို သီးသန့်တိုးချဲ့ပြီး တစ်သက်တာလုံးအတွက် စီစဉ်ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများ.
စက်-သင်ယူမှုစံနမူနာကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် အရင်းအမြစ်ကုဒ်အား အလေးနှင့်ဘက်လိုက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် မော်ဒယ်အရင်းအမြစ်သည် Substratus ၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။
ဤမော်ဒယ်သည် Git repository မှဆင်းသက်လာနိုင်သည် သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားမော်ဒယ်နှင့်တစ်ခုကိုအသုံးပြု၍တည်ဆောက်ထားသောကြောင့် မော်ဒယ်တည်ဆောက်မှုတွင် ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်ပြီး ရိုးရှင်းမှုကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သင်တန်းဒေတာအစုံ.
ထို့အပြင်၊ Substratus သည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များကို HTTP API မှတဆင့် မော်ဒယ်ကို ခြုံငုံသုံးသပ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်ကို ထုတ်ဖော်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော နှင့် အသုံးပြုနိုင်သော အရင်းအမြစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေမည့် ဆာဗာအရင်းအမြစ် အရင်းအမြစ်နှင့် ပါရှိသည်။
ဒေတာတင်သွင်းခြင်းနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့် နောက်ထပ်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအချက်မှာ Dataset အရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။
၎င်းသည် သုံးစွဲသူများအား ဒေတာတင်သွင်းခြင်းအတွက် အရင်းအမြစ်ကုဒ်ထံသို့ လမ်းညွှန်ပေးသည်၊ ၎င်းသည် Substratus လုပ်ဆောင်ပြီး ထိရောက်သောဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးကြောင်း သေချာစေရန် လုပ်ဆောင်သည်။
Notebook အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည့်၊ ဂျူပီတာမှတ်စုစာအုပ် Kubernetes အစုအဝေးအတွင်း စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသည့် ဥပမာသည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက် တော်လှန်ရေးဖြစ်သည်။
၎င်းသည် စက်တွင်းကွန်ပျူတာငယ်များတွင်ပင် အသုံးပြုနိုင်သော ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် စက်သင်ယူမှုအရင်းအမြစ်ကုဒ်ကို ဖန်တီးနိုင်စေသည်။ သင့်လုပ်ငန်းစဉ်တွင် Substratus အပါအဝင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။
၎င်းသည် cross-cloud substrate ဖြစ်သောကြောင့် cloud ဆက်တင်အမျိုးမျိုးတွင် ၎င်းတွင် machine learning model များကို လေ့ကျင့်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်ပါသည်။
Substratus သည် coding မလိုအပ်ဘဲ built-in optimizations များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် open-source ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ကို အသုံးပြုရန်နှင့် ချိန်ညှိရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ Jupyter notebook များကို command တစ်ခုတည်းဖြင့် အဝေးမှ စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ချောမွေ့သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
အဓိကအားဖြင့်၊ Substratus သည် လိုအပ်ချက်အနည်းငယ်ဖြင့် Kubernetes တပ်ဆင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်တိုင်းတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး သင့်ကွန်ရက်အတွင်းရှိ သင်၏ဒေတာကို ကာကွယ်ပေးပါသည်။
၎င်း၏ သုည-စကေးချခြင်းနည်းလမ်းသည် GPU ကုန်ကျစရိတ်များကို ပိုကောင်းစေပြီး ထပ်တလဲလဲရနိုင်သော အခြေအနေများကို ဖန်တီးရန်အတွက် ကွန်တိန်နာများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ GitOps သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည့် မူရင်းအတိုင်း အသုံးပြုပါသည်။
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI ၏ Mentat သည် GPT-4 ၏ ရှုပ်ထွေးသောစွမ်းရည်များကို အသုံးပြုကာ ကုဒ်ကိုထုတ်လုပ်ပြီး ကိုင်တွယ်ပုံကို တော်လှန်ပြောင်းလဲရန်အတွက် AI-powered coding အကူအညီတွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို အမှတ်အသားပြုပါသည်။
command line မှ သင်လိုအပ်သော command များနှင့်အတူ Mentat ကို ပေးဆောင်ရန် စိတ်ကူးကြည့်ပြီးနောက် ၎င်းကို ကြည့်ရှုပါ။ ကုဒ်ထုတ်ပေးသည်။ အသစ် သို့မဟုတ် ရှိပြီးသား အရင်းအမြစ်ဖိုင်များတွင် လွယ်ကူစွာအသုံးပြုနိုင်သည်။
သင်၏ IDE နှင့် တစ်ခုကြားတွင် အချိန်ကုန် ကော်ပီကူးထည့်ခြင်းဖြင့် သင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေနိုင်သည်။ GPT ချတ် ဤချောမွေ့သော command line interface ကြောင့် ဘရောက်ဆာဝင်းဒိုး။
Copilot ၏ inline အကြံပြုချက်များကဲ့သို့သော ကိရိယာများအပြင် Mentat သည် သင့်အတွက် ကုဒ်ရေးရန် ဖန်တီးထားသည်။ Mentat သည် သင့်၏တောင်းဆိုချက်များကို ချိန်ညှိပေးသည်၊ သင်သည် ယခင်ရှိပြီးသားကုဒ်ဖြင့် အလုပ်လုပ်သည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် အသစ်တစ်ခုစတင်လုပ်ဆောင်သည်ဖြစ်စေ အခြေအနေနှစ်ခုစလုံးတွင် ကူညီပေးသည်။
ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် အကြံပြုချက်များပြုလုပ်ခြင်းထက် အသုံးဝင်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်သောကုဒ်ကိုထုတ်ပေးသောကြောင့် AI-assisted coding တွင် အဓိကတိုးတက်မှုကိုကိုယ်စားပြုသည်။
ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် Mentat ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ပရိုဂရမ်သို့ ပျင်းရိပြီး ထပ်ခါတလဲလဲ ကုဒ်ကိုချန်ထားစဉ်တွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး တီထွင်ဖန်တီးမှုရှိသောအလုပ်ကို အာရုံစိုက်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့၏ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအား တိုးလာပါသည်။
Mentat ၏ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်နိုင်မှုကို ၎င်း၏ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများတွင် ဖော်ပြထားပြီး၊ ဥပမာ- ပရောဂျက်အသစ်အတွက် ပထမမူကြမ်းဖန်တီးခြင်း၊ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ကုဒ်အခြေခံအသစ်သို့ လျင်မြန်စွာ ချိန်ညှိခြင်းကဲ့သို့သော ကုဒ်ဒြပ်စင်များစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် အပလီကေးရှင်းများတွင် ပြသထားသည်။
AI-assisted coding နယ်ပယ်တွင် အလားအလာရှိသော တိုးတက်မှုများစွာရှိသည်။ ယခုအခါ ပရိုဂရမ်မာများသည် ကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ ချွတ်ယွင်းချက်ပြင်ဆင်မှုများနှင့် ပေါင်းစပ်ပြင်ဆင်မှုများကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် AI ပေါ်တွင် မှီခိုနိုင်ပြီဖြစ်သည်။
၎င်းတွင် Mentat ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများ ပါဝင်သည်။ နည်းပညာသည် ပရိုဂရမ်မာများကို အစားထိုးရန် လုံးဝမဖြစ်နိုင်သော်လည်း AI သည် ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းတွင် ပိုမိုကြီးမားသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် မဟာမိတ်ဖြစ်လာရန် အသင့်ရှိနေပါသည်။
ကုဒ်ရေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လူသားဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးနှင့် AI ၏ ထိရောက်မှုတို့ကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကြောင့် အမှားအယွင်းနည်းပါးပြီး ပိုမိုထိရောက်မှုတို့ကြောင့် ပြန်လည်သတ်မှတ်နိုင်သည်။
3. ChatDev
ChatDev သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ တော်လှန်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ကို အသုံးချသည့် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ တော်လှန်ရေးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
သဘာဝဘာသာစကားဆက်သွယ်ရေးကိုအခြေခံသည့် ဤဝတ္ထုဘောင်သည် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်အမျိုးမျိုးတွင် သီးခြားမော်ဒယ်များအတွက် လိုအပ်ချက်များကို ဖယ်ထုတ်ရန် ကြိုးပမ်းသောကြောင့် စက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ခြင်းဖြစ်သည်။
ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးစက်ဝန်းကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း၊ ကုဒ်ဆွဲခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် စာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်းတို့ကို အသုံးပြုသည့် ChatDev မှ အဓိကအဆင့်လေးဆင့်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။
ChatDev သည် အဆင့်တစ်ခုစီသို့ စမ်းသပ်သူများနှင့် ပရိုဂရမ်မာများကဲ့သို့သော virtual အေးဂျင့်များကို တာဝန်ပေးခြင်းဖြင့် ဤအဆင့်များကို သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာခွဲများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။
ဤအေးဂျင့်များသည် စကားဝိုင်းများမှတစ်ဆင့် အတူတကွလုပ်ဆောင်ကြသည်။ Task Resolution သည် အကြံပြုချက်များနှင့် ဖြေရှင်းချက်အတည်ပြုခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ChatDev သည် LLMs များတွင် မကြာခဏဖြစ်လေ့ရှိသော မတွေ့နိုင်သော ချို့ယွင်းချက်များ သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသော မှီခိုမှုများကဲ့သို့သော ကုဒ်ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းသည် ၎င်း၏အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။
ခေတ်မီဆော့ဖ်ဝဲလ်အပလီကေးရှင်းများကို ChatDev ၏မူဘောင်ဖြင့် ပြုလုပ်နိုင်သည်၊ ယင်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောအန္တရာယ်များကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်။ ပလက်ဖောင်း၏ ဒီဇိုင်းသည် အလုပ်-အသားပေး အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သရုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် virtual အေးဂျင့်များကြား ထိရောက်သော ဆက်သွယ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ချတ်ကွင်းဆက်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားသည်။
၎င်းသည် သုံးစွဲသူများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် တက်ကြွစွာ ပါဝင်နိုင်ပြီး လုပ်ငန်းများကို ဘက်စုံ၊ ဆက်စပ်-သတိပြုမိသော စကားဝိုင်းများမှတစ်ဆင့် ပြီးမြောက်နိုင်သည့် ပွင့်လင်းပြီး ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ဒီဇိုင်းအဆင့်တွင်၊ ChatDev သည် ဖောက်သည်မှပေးအပ်သည့် ကနဦးအယူအဆအပေါ် အခြေခံ၍ CEO၊ CPO နှင့် CTO ကဲ့သို့သော ၎င်း၏အေးဂျင့်ရာထူးများကို ခန့်ထားရန် စိတ်ကြိုက်မက်ဆေ့ခ်ျများနှင့် အချက်ပြမှုများကို အသုံးပြုသည်။
ဤအဆင့်တွင် ကိုယ်စားလှယ်တစ်ဦးစီသည် ၎င်း၏လုပ်ငန်းတာဝန်ကို အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ကြောင်း သေချာစေသည့် Memory Stream၊ Self-Reflection နှင့် Task Assignment ကဲ့သို့သော စနစ်များ ပါဝင်သည်။
ကုဒ်ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် GUI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် CTO၊ ပရိုဂရမ်မာနှင့် အနုပညာဒီဇိုင်နာကဲ့သို့သော ရာထူးများပါ၀င်သည့် coding အဆင့်တစ်လျှောက်တွင် သေးငယ်သောတာဝန်များအဖြစ် ခွဲထားသည်။
အရာဝတ္ထုကို ဦးတည်အသုံးပြုခြင်း။ programming ဘာသာစကားများမူဘောင်သည် တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများမှ လှုံ့ဆော်ပေးသည့် "အတွေးလမ်းညွှန်များ" နည်းလမ်းကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ကုဒ်ဖန်တီးမှု ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။
ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ စိတ်ကူးများကို အတိအကျ ပစ်မှတ်ထားခြင်းဖြင့်၊ ဤနည်းပညာသည် မှန်ကန်ပြီး သက်ဆိုင်ရာကုဒ်ဖန်တီးမှုကို အာမခံပါသည်။
4. Flowise AI
Flowise AI သည် AI-driven software ၏နယ်ပယ်တွင် တော်လှန်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကုဒ်အနည်းငယ် သို့မဟုတ် လုံးဝမလိုအပ်သည့် ၎င်း၏ဆွဲယူဆွဲချသည့်အင်္ဂါရပ်ဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။
ဤဆန်းသစ်သောနည်းလမ်းသည် Large Language Model (LLM) အပလီကေးရှင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အမြင်အာရုံကိုပိုမိုလွယ်ကူစေသည်၊ အထူးသဖြင့် coding အတွေ့အကြုံများစွာမရှိသောလူများအတွက်ဖြစ်သည်။
Flowise AI သည် LLM အက်ပ်များကို တီထွင်ရာတွင် ထူးချွန်ပြီး အနုစိတ်သောလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုချဉ်းကပ်ရလွယ်ကူသော တွေ့ဆုံမှုတစ်ခုအဖြစ် ရိုးရှင်းစေသည်။ Flowise AI ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း ဝက်ဘ်ခြစ်ရာ နှင့် မေးခွန်းဖြေခြင်းအလုပ်များ ပိုမိုလွယ်ကူခြင်းသည် ၎င်း၏အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Flowise AI သည် သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်မှ ဆက်စပ်လင့်ခ်များအားလုံးကို ဖြတ်တောက်ပြီး သင့်ဝဘ်ဆိုဒ်၏ အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို LLM မှ တုံ့ပြန်ဆောင်ရွက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ပလက်ဖောင်းသည် Pinecone ကဲ့သို့ vector ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ပြီး ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် ထုတ်ယူရန်အတွက် Cheerio Web Scraper node ကို အသုံးချသည်။
၎င်းသည် ဝဘ်ဆိုက်တစ်ခုမှဒေတာများကို ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုသို့ ချောမွေ့စွာထည့်သွင်းနိုင်စေရန်နှင့် LLM သည် အသုံးပြုသူ၏မေးမြန်းချက်များကို ဖြေကြားရန်အတွက် ဤဒေတာဘေ့စ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ Flowise AI သည် စကားဝိုင်းပြန်လည်ရယူခြင်းအတွက် QA Chain ကဲ့သို့သော မတူညီသောအသုံးပြုမှုအခြေအနေများအတွက် စနစ်မက်ဆေ့ချ်များကို သတ်မှတ်ရန် ပြုလုပ်ထားသည်။
AI သည် အချို့သောဘာသာစကားဖြင့် တုံ့ပြန်ကြောင်းနှင့် AI အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတွင် မကြာခဏပြဿနာဖြစ်နေသည့် အံ့ဩခြင်းများကို ရှောင်ရှားရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
အဖြေမရရှိသည့်အခါတွင် AI ၏အမည်၊ တုံ့ပြန်မှုဘာသာစကားနှင့် သီးခြားအဖြေများကဲ့သို့သော ဆက်တင်များကဲ့သို့သော ဆက်တင်များကို AI ၏အမည်၊ တုံ့ပြန်မှုဘာသာစကားနှင့် သီးခြားအဖြေများကဲ့သို့ AI ၏အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများ၏ စိတ်ချယုံကြည်နိုင်မှုနှင့် တိကျမှုတို့ကို Flowise AI မှ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
webhook လုပ်ငန်းများကို စတင်ရန် ထူးခြားသော ကိရိယာများကို တီထွင်ခြင်းသည် နောက်ထပ် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခုဖြစ်သည်။ Flowise AI သည် webhook endpoints များကို ဆက်သွယ်နိုင်ပြီး webhook ၏ကိုယ်ထည်ရှိ လိုအပ်သော parameters များကို ပေးစွမ်းနိုင်သော tool များ တီထွင်နိုင်စေသည်။
ဤအင်္ဂါရပ်ကို Gmail နှင့် Google Sheets ကဲ့သို့သော အခြားပလပ်ဖောင်းများသို့ ချဲ့ထွင်ပြီး Discord သို့ မက်ဆေ့ချ်ပို့ခြင်းကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။
ဤလိုက်လျောညီထွေရှိမှုသည် ပလပ်ဖောင်းနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများစွာတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် Flowise AI ၏ စွယ်စုံရနိုင်စွမ်းကို နမူနာပြသည်။
5. အပိုင်းအစ
Pezzo သည် AI အင်္ဂါရပ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲပုံ၊ စမ်းသပ်မှု၊ စောင့်ကြည့်မှု၊ အသုံးချပုံတို့ကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသည့် တီထွင်သူ-ပထမ AI ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် သူ့ကိုယ်သူ ခွဲခြားထားသည်။
AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနေစဉ် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
Pezzo သည် AI-powered စွမ်းရည်များထောက်ပံ့မှုတွင် အတော်အတန် အရှိန်ရစေသည့် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော လက္ခဏာများကြောင့် ပေးပို့မှု ဆယ်ဆအထိ ပိုမြန်မည်ဟု ကတိပြုပါသည်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော အချက်ပြစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်သည် Pezzo ၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း၏ဗဟိုချက်တွင်ရှိသည်။
ဤဖြေရှင်းချက်နှင့်အတူကြွလာ ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှု နှင့် ချက်ချင်းဆိုသလို ထုတ်လုပ်ဖြန့်ကျက်နိုင်သော စွမ်းရည်များဖြင့် AI အချက်ပြမှုများအားလုံးကို တစ်နေရာတည်းတွင် ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
ပရောဂျက်များတစ်လျှောက် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန်နှင့် AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကြိုးစားနေသည့်အဖွဲ့များအတွက်၊ ဤစွမ်းရည်သည် အရေးကြီးပါသည်။ Pezzo သည် AI လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ထိရောက်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် လုပ်ရည်ကိုင်ရည်တို့ကို နားလည်နိုင်စေရန် ထောက်လှမ်းနိုင်သော ကိရိယာများကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် ၎င်းတို့၏ နက်နဲသောအသိပညာဖြင့် အရင်းအမြစ်များကို လျင်မြန်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည် ။ Pezzo ၏ကျွမ်းကျင်မှု၏နောက်ထပ်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းမှာ ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
အမြန်လုပ်ဆောင်မှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးနိုင်သောကြောင့် အမှားရှာပြင်ချိန်သည် အလွန်လျော့နည်းသွားပါသည်။ စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော AI အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အဖွဲ့များ ချောမွေ့စွာ အတူတကွ တညီတညွတ်တည်း လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သည့် ကိရိယာများ ပါဝင်ပါသည်။
Pezzo ၏အင်္ဂါရပ်များသည်၎င်း၏အသုံးပြုမှုအခြေအနေများကဲ့သို့ကွဲပြားသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် အက်ပ်များတွင် AI မော်ဒယ်များကို အပြည့်အဝအသုံးပြုနိုင်စေရန်၊ ၎င်းသည် အမြန် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် open-source toolbox ကို ပေးဆောင်ထားသည်။
အဓိကအင်္ဂါရပ်များတွင် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော အချက်ပြစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ထိရောက်သော ချက်ခြင်းဖန်တီးခြင်းနှင့် ဗားရှင်းပြုလုပ်ခြင်း၊ ချက်ချင်းအသုံးပြုခြင်း၊ စေ့စေ့စပ်စပ်ကြည့်ရှုနိုင်မှု၊ ထိရောက်သော ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ပွင့်လင်းမြင်သာမှုတို့ ပါဝင်သည်။
Python နှင့် Node.js ကဲ့သို့သော client အများအပြားကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပလပ်ဖောင်း၏ ထိရောက်မှုနှင့် အသုံးပြုရအဆင်ပြေမှု၏ ဥပမာတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အချိန်မီ စီမံခန့်ခွဲမှု ညွှန်ကြားချက်ဖြစ်သည်။
ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှု၊ အမြန်ပေးပို့မှု၊ အမြန်ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းအပါအဝင် သုံးစွဲသူများက AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ prompt တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် Prompt Editor ကို အသုံးပြု၍ ဦးစွာ အင်ဂျင်နီယာလုပ်ရပါမည်။
၎င်းကို Pezzo တွင် စမ်းသပ်ရမည်ဖြစ်ပြီး အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် ၎င်း၏ဘောင်များကို ချိန်ညှိပြီးနောက် ၎င်းကို ကတိသစ္စာပြုပြီး ထုတ်ဝေမည်ဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသော ဤလုပ်ထုံးလုပ်နည်းသည် ထုတ်ဝေထားသည့် အတည်ပြုချက်တိုင်းသည် ကုဒ်ပမာဏ အနည်းဆုံးဖြင့် ရည်ရွယ်ထားသည့်အတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဟု အာမခံပါသည်။
6. MindsDB
MindsDB သည် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် AI တွင် သိသိသာသာတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသော အဖွင့်အရင်းအမြစ် virtual database တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် AI algorithms များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာနှင့် ပေါင်းစပ်ဖန်တီးထားသည့် ဖန်တီးမှုနည်းလမ်းကြောင့် ထူးခြားပါသည်။ “Jobs” နှင့် “AI Tables”၊ နောက်ဆုံးပေါ် အစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် ဒေတာနှင့် AI ပေါင်းစပ်မှုကို ချောမွေ့စေသည်။
အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာလှုပ်ရှားမှုများကို Jobs သုံးပြီး အလွယ်တကူ ကြိုးကိုင်ထားနိုင်ပြီး အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာနှင့် AI မော်ဒယ်များကို AI Tables နှင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။
MindsDB ၏ လိုက်လျောညီထွေရှိမှု၏ ညွှန်ပြချက်မှာ MariaDB၊ MySQL၊ PostgreSQL၊ ClickHouse၊ Microsoft SQL Server နှင့် Snowflake ကဲ့သို့သော ထိပ်တန်းဒေတာဘေ့စ်များနှင့် ပလက်ဖောင်းများပါရှိသော နည်းပညာနှင့် ဒေတာအင်တာဖေ့စ် 70 ကျော်ရှိသည်။
၎င်း၏ဘက်စုံအသုံးပြုနိုင်မှုတွင် Microsoft Power BI၊ SAS၊ Qlik Sense၊ Looker နှင့် Domo ကဲ့သို့သော BI ကိရိယာများစွာဖြင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုလည်း ပါဝင်သည်။
MindsDB သည် Lightwood, a နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင် PyTorch ကိုအခြေခံသည်။
developer များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် ရိုးရှင်းသောချဉ်းကပ်မှုဖြင့် MindsDB သည် AI အပလီကေးရှင်းများဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေသည်။
၎င်းသည် လူသိများသော SQL အသုံးအနှုန်းများကို အသုံးပြု၍ developer များအား AI မော်ဒယ်များနှင့် ဆက်သွယ်နိုင်စေခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် machine learning နှင့် မကြာခဏ ဆက်စပ်နေသော ရှုပ်ထွေးမှုကို လျှော့ချပေးခြင်းဖြင့် သူ့ကိုယ်သူ ခွဲခြားထားသည်။
TensorFlow၊ PyTorch နှင့် TensorFlow ကဲ့သို့သော AI မူဘောင်များနှင့် မော်ဒယ်များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ OpenAI ၏ GPT-3ဤချဉ်းကပ်မှု၏ အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
ပလက်ဖောင်းသည် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုမှ အနုမာနအထိ AI လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် အခြေခံအဆောက်အအုံတည်ဆောက်မှုမပါပဲ AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို စတင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ကို ပေးဆောင်ပြီး စက်သင်ယူမှု၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို စစ်ထုတ်ခြင်းဖြင့် AI အပလီကေးရှင်းများ ဖန်တီးမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။
သုည-အခြေခံအဆောက်အ အုံတည်ဆောက်မှုသည် AI အပလီကေးရှင်းများ ဖြန့်ကျက်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ထိရောက်မှုကို တိုးစေသည်။ ထို့အပြင် MindsDB သည် အရွယ်အစား သေးငယ်ပြီး ခေတ်မီဆန်းပြားသော AI အပလီကေးရှင်းများ၏ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်။
MindsDB သည် ကျယ်ပြန့်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာအသုံးချပရိုဂရမ်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ လူတွေကို အမှန်တကယ်နဲ့ အောင်မြင်စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်တဲ့ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်တဲ့ chatbot တွေကို တည်ဆောက်ဖို့ ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
7. အင်္ဂါဂြိုဟ်
MarsX သည် မိုဘိုင်းနှင့် အွန်လိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းများ ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြောင်းလဲပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် နောက်ဆုံးပေါ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
အခြေခံအားဖြင့်၊ ထိရောက်သောကုဒ်ကို ပြန်လည်အသုံးပြုရန် လိုအပ်သည်မှာ MarsX က ပရိုဂရမ်းမင်းတွင် ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားသည့် ပြဿနာဖြစ်သည်။
Stack Overflow ကဲ့သို့သော ဝဘ်ဆိုက်များမှ မူဘောင်များနှင့် ကုဒ်အတိုအထွာများ ရရှိနိုင်သော်လည်း၊ ပရောဂျက်ကုဒ်၏ ရာခိုင်နှုန်းအများအပြားကို အစဉ်အလာအားဖြင့် အစမှ ဖန်တီးပါသည်။
ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထိရောက်မှု မရှိခြင်းများသည် အပြည့်အ၀ စတက်ခ် စာကြည့်တိုက်များ သို့မဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး ကိရိယာများ (SDKs) များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည့် MarsX ကို တည်ထောင်စေခဲ့သည်။
အသုံးပြုမှုနှင့် နားလည်လွယ်စေရန်အတွက် MarsX သည် ပြည့်စုံသောဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြေရှင်းချက်များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဤ full-stack စာကြည့်တိုက်များကို စံပြုထားပါသည်။
developer များသည် ကိရိယာအသစ်များကို စမ်းသပ်ရန် စိတ်အားထက်သန်သော်လည်း များပြားသောအချိန်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏စျေးနှုန်းဖြင့်မဟုတ်ဘဲ MarsX သည် အဆိုပါစာကြည့်တိုက်များကို လျှင်မြန်စွာစမ်းသပ်နိုင်ကြောင်း သေချာစေသည်။
ပြင်ပ developer များပြုလုပ်သည့် မိုက်ခရိုအက်ပ်များ သို့မဟုတ် အတိုချုံး အထူးပြုပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးကို ပလပ်ဖောင်း၏စျေးကွက်တွင် ရနိုင်ပါသည်။
ကြိုတင်ဖန်တီးထားသော၊ ကောင်းမွန်သောဖြေရှင်းချက်များအား ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကို အစမှတည်ဆောက်ရန် မလိုအပ်ဘဲ၊ ဤမိုက်ခရိုအက်ပ်များ—ချတ်ပရိုဂရမ်များ သို့မဟုတ် Airbnb သို့မဟုတ် Instagram ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီးဝဘ်ဆိုဒ်များ၏ကိုယ်ပွားများကဲ့သို့သော ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ အချိန်ကုန်သက်သာစေသည်။
MarsX မှပေးသော No Code၊ Low Code၊ Custom Code နှင့် AI တို့ ရောနှောပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤလိုက်လျောညီထွေရှိမှုသည် ပရိုဂရမ်မာများအား မတူညီသော coding ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်များတွင် ရှုပ်ထွေးသော ဝဘ်နှင့် မိုဘိုင်းအက်ပ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်စေပါသည်။
တူညီသောပတ်ဝန်းကျင်ကိုပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် ဤမိုက်ခရိုအက်ပ်များကိုပြုပြင်ရန်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည့်ပလပ်ဖောင်းကြောင့် ပေါင်းစပ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပတ်ဝန်းကျင် (IDEs) အများအပြားကြားတွင် ပြောင်းလဲရန်မလိုအပ်တော့ပါ။
မိုက်ခရိုအက်ပ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စုစည်းခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက်၊ ပလပ်ဖောင်းတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် ပေါင်းစပ်ဖွံ့ဖြိုးမှုပတ်ဝန်းကျင် (IDE) လည်း ရှိသည်။
MarsX ၏ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းအပေါ် အလေးပေးမှုသည် အက်ပ်များကို အမြန်တည်ဆောက်ပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သော startup များနှင့် developer များအတွက် စံပြဖြစ်စေသည်။
8. Vanna AI
Vanna AI သည် ဒေတာအတွဲများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပုံကို ပြောင်းလဲပေးသည့် အစွမ်းထက်သော AI-စွမ်းအားရှိသော စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးလက်ထောက်ဖြစ်သည်။
ဤခေတ်မီနည်းပညာသည် သင့်ဒေတာဘေ့စ်အတွက် တိကျသော SQL မေးမြန်းမှုများကို ထုတ်လုပ်ပြီး လုပ်ဆောင်ရန် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ကို အသုံးပြုပါသည်။
Vanna သည် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများတွင်ပင် တိကျမှန်ကန်မှုကို ရရှိစေမည့် လေ့ကျင့်မှုဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ချိန်ညှိပေးသောကြောင့် ထူးခြားပါသည်။
Vanna သည် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပိုမိုကျွမ်းကျင်လာသည်ဟု ဆိုလိုသည်မှာ သင်က ၎င်းကို များများကျွေးလေဖြစ်သည်။
Vanna AI သည် လုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေးတို့ကို အလေးပေးသည့်အတွက် ထင်ရှားသည်။ LLM သည် သင့်ဒေတာဘေ့စ်နှင့် အပြန်အလှန်အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် schemas၊ documentation နှင့် queries ကဲ့သို့ metadata နှင့်သာအလုပ်လုပ်သောကြောင့် သင်၏ဒေတာဘေ့စ်အကြောင်းအရာများကို လျှို့ဝှက်ထားထားပါသည်။
ထို့အပြင်၊ Vanna AI သည် သင့်အား မည်သည့်ဒေတာဘေ့စ်အတွက်မဆို ချိတ်ဆက်မှုများကို လွတ်လပ်စွာတည်ဆောက်နိုင်ပြီး BigQuery၊ Postgres နှင့် Snowflake ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီးဒေတာဘေ့စ်များအတွက် built-in ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ပါရှိသည်။
၎င်းသည် ကျယ်ပြောလှသော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု လိုအပ်ချက်များအတွက် အလွန်လိုက်လျောညီထွေ လိုက်လျောညီထွေရှိသော တူရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဖန်တီးပေးသည်။ ပလပ်ဖောင်းတွင် အလားတူ ထူးထူးခြားခြား ပေါင်းစပ်နိုင်ခြေများ ရှိသည်။
Vanna ကို Jupyter Notebook တွင် စတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး ကဲ့သို့သော မတူညီသော frontends များကို အသုံးပြုကာ လုပ်ငန်းဖောက်သည်များသို့ တိုးချဲ့အသုံးပြုနိုင်သည် ။ ဝဘ် application များStreamlit အက်ပ်များ သို့မဟုတ် Slackbot။
၎င်းသည် စတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ အဓိကအဖွဲ့အစည်းများအထိ ကော်ပိုရိတ်ဆက်တင်များအကွာအဝေးအတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
Vanna AI သည် မေးခွန်းများမေးခြင်းဖြင့် သင့်ဒေတာဘေ့စ်မှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရိုးရှင်းစွာထုတ်ယူခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော SQL သို့မဟုတ် Python queries လိုအပ်ချက်ကို ဖယ်ရှားရန် ရည်ရွယ်သည်။
9 ဘွဲ့
Gradio သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ခေတ်မီသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံ မော်ဒယ်များအသုံးပြုပုံနှင့် တင်ပြပုံတို့ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနေသော စက်သင်ယူမှု။
ကြိုတင်တည်ဆောက်ထားသော အစိတ်အပိုင်း 30 ကျော်နှင့် အသစ်အမြောက်အများရှိသော Gradio သည် မတူညီသောဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုသရုပ်ပြမှုများကို ဖန်တီးရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
Gradio သည် သရုပ်ပြမှုတွင် ၎င်းတို့အား ထည့်သွင်းမှုများ သို့မဟုတ် အထွက်များအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းရှိမရှိအပေါ် မူတည်၍ အငြိမ်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုမုဒ်များအကြား ၎င်း၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ချောမွေ့စွာပြောင်းခြင်းဖြင့် သူ့ကိုယ်သူ ကွဲပြားစေသည်။
၎င်း၏ အလိုအလျောက် ထောက်လှမ်းမှုကြောင့် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီ၏ သဘောသဘာဝကို ကိုယ်တိုင်ဖော်ထုတ်ရန် ခေါင်းကိုက်ခြင်းကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
Gradio သည် အသုံးပြုသူ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့် လုပ်ဆောင်မှုလိုအပ်ချက်များအတွက် လွယ်ကူစွာ သင့်လျော်သော ဖော်မတ်များကြားတွင် ဒေတာကို အသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် အပြီးလုပ်ဆောင်ခြင်းတို့တွင် အထူးကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်သည်။
ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ဓာတ်ပုံများကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်း သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ၏ဘရောက်ဆာတွင် ပုံပြခန်းတစ်ခုပြသခြင်းကဲ့သို့သော အလုပ်များအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
လူသိများသောအက်ပ်များအတွက်၊ ၎င်း၏ပေါင်းစပ်ထားသော တန်းစီခြင်းစနစ်သည် တစ်ပြိုင်နက်အသုံးပြုသူထောင်ပေါင်းများစွာကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ရပါမည်။
တောင်းဆိုချက်အရေအတွက်ကို တစ်ကြိမ်တည်းကိုင်တွယ်နိုင်သည့် ကန့်သတ်ခြင်းကဲ့သို့သော တန်းစီဇယားကို သင်စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည့် နည်းလမ်းများရှိပါသည်။ စက်သင်ယူမှုလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များစွာသည် မန်မိုရီအများအပြားကိုအသုံးပြုပြီး အသုံးပြုသူ၏လုပ်ဆောင်မှုမြင့်မားနေချိန်အတွင်း ကန့်သတ်ဝင်ရောက်ခွင့်လိုအပ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် အထူးကောင်းမွန်သည်။
Gradio သည် သင် chatbots သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်သည့် မော်ဒယ်များကဲ့သို့ output စီးရီးများ လိုအပ်သည့်အခါ အခြေအနေများတွင် generator လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။
ထပ်ကာထပ်ကာရလဒ်များကိုတင်ပြရန် ဤစွမ်းရည်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
Gradio သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အော်ဒီယိုစီးကြောင်းများ သို့မဟုတ် အမိန့်ပေးထည့်သွင်းမှုကို တုံ့ပြန်သည့်အနေဖြင့် ရုပ်ပုံများဖန်တီးရန်အတွက် မော်ဒယ်များကဲ့သို့သော တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုထည့်သွင်းမှုများကိုလည်း ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
ပြင်ဆင်သတ်မှတ်နိုင်သော Progress Bars အတွက် ပလပ်ဖောင်း၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုကြောင့် အသုံးပြုသူသည် တိုးတက်မှု အပ်ဒိတ်များကို မည်သို့မြင်ရသည်ကို သင့်တွင် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။
ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများ သို့မဟုတ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပါအဝင် လုပ်ဆောင်ချိန်များစွာလိုအပ်သော အလုပ်များအတွက် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။
အလုပ်တိုးတက်မှုအပေါ် အမြင်ဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များကို ပေးဆောင်သည့် tqdm စာကြည့်တိုက်တွင် ၎င်း၏ပါဝင်မှုကြောင့် Gradio ၏ တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးပါသည်။
10 Quivr
Quivr သည် သင်၏ “ဒုတိယ ဦးနှောက်” နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လက်ထောက်အဖြစ် ရပ်တည်သည့် ဂိမ်းပြောင်းလဲသည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပြီး ၎င်းသည် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် သင့်လျော်သည်။
လျင်မြန်စွာထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ရိုးရှင်းသောအင်္ဂါရပ်များသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဖွဲ့ကြီးများ သို့မဟုတ် open-source အသိုင်းအဝိုင်းများတွင် အလုပ်လုပ်နေသူတိုင်းအတွက် ဤ open-source tool ကို ကောင်းမွန်သောပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
Quivr သည် အမှန်တကယ် အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ သင်၏ Google အကောင့်ကို ငါးစက္ကန့်အောက်သာ အသုံးပြု၍ စာရင်းသွင်းနိုင်ပါသည်။ ပလပ်ဖောင်းပေါ်ရှိ သင့်ဖိုင်များအကြောင်း မေးခွန်းများမေးခြင်းဖြင့် ဖိုင်ကို အပ်လုဒ်တင်ခြင်းကိုလည်း ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
လူပေါင်း 30,000 နှင့် လုပ်ငန်းပေါင်း 4,000 ကျော်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသော Quivr သည် Foundation Models နှင့် Generative AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် AI ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၏ ရှေ့တန်းမှဖြစ်သည်။
ထိပ်တန်း open-source ပရောဂျက် 100 တွင်၊ ဤအသိုင်းအဝိုင်းမှ မောင်းနှင်သော ပလပ်ဖောင်းသည် developer 26,000 ကျော်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ မျိုးဆက်သစ် AI အပလီကေးရှင်းများကို တီထွင်ရန်အတွက် တည်ငြိမ်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် Quivr သည် အဖွဲ့အစည်းများအား ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအတွက် AI ကို အပြည့်အဝအသုံးပြုနိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်ပေးခြင်းဖြင့် သူ့ကိုယ်သူ ခွဲခြားထားသည်။
ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ငြီးငွေ့ဖွယ်ကောင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသော ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်တစ်ဦးအနေဖြင့် Quivr သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပလက်ဖောင်းတစ်ခုထက်မက လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကော်ပိုရိတ်ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည်။
Quivr ၏ open-source ဒီဇိုင်းသည် အင်္ဂါရပ်တောင်းဆိုမှုများ၊ ချွတ်ယွင်းချက်အစီရင်ခံစာများနှင့် စာရွက်စာတမ်းများတွင် ရပ်ရွာလူထုပါဝင်မှုကို အားပေးသည်။
ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို GitHub ရှိ အရင်းအမြစ်ကုဒ်သို့ လွယ်ကူစွာ ဝင်ရောက်နိုင်ခြင်းဖြင့် အာမခံပါသည်။ ဤနည်းဗျူဟာသည် ရပ်ရွာခံစားမှုအပြင် အဆက်မပြတ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ပလက်ဖောင်းမြှင့်တင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
ကောက်ချက်
နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ဒီမိုကရေစီနည်းကျစေပြီး ပရိသတ်များ၊ သုတေသီများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို အားပေးသည့်အနေဖြင့် Open-source AI နှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများ။
GitHub ကဲ့သို့ ဝဘ်ဆိုက်များတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုစင်တာများ ဖန်တီးခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် open-source platforms များကို အသုံးပြု၍ AI နည်းပညာကို မည်သူမဆို အသုံးပြု၊ ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေနိုင်သည်။
TensorFlow သည် AI သုတေသနနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့် ကိရိယာဖြစ်ပြီး Gradio၊ Quivr၊ ChatDev၊ Flowise AI၊ Pezzo၊ MarsX၊ Vanna AI နှင့် AbanteAI (Mentat) ကဲ့သို့သော open-source platform အများအပြား၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤစနစ်များသည် coding အသိပညာနည်းပါးသူများ၊ စက်သင်ယူမှုပုံစံဖန်တီးမှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီး AI-powered coding ပံ့ပိုးမှုပေးစွမ်းနိုင်ခြင်းမရှိသူများအတွက် AI-မောင်းနှင်သည့်ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို လွယ်ကူစေသည်။
အထူးသဖြင့် startup များအတွက်၊ ၎င်းတို့သည် ကုန်ကျစရိတ်-ထိရောက်မှု၊ လိုက်လျောညီထွေမှုနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးမြင့်မှုအပါအဝင် အားသာချက်များကို ပေးဆောင်သည်။
သုတေသနနှင့် စီးပွားဖြစ်ဖန်တီးမှုများကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည့်အပြင်၊ AI နည်းပညာ၏ ဒီမိုကရက်တစ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုသည် ကျယ်ပြန့်သော ပရိသတ်များထံ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ဖွင့်လှစ်ပေးကာ AI အထူးပြုနယ်ပယ်မှ ရွေးချယ်ထားသော အချို့သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအတွက် AI ကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave