AI ਨੇ ਸਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਯੋਗਦਾਨ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮਾਜ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਾਢਾਂ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੁਆਰ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਕਾਦਮਿਕ, ਅਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ ਜੋ ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਦਿਲਚਸਪ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਕੁਝ ਚੋਣਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਯਤਨ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਮਾਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ। 20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਇੱਕ ਥੰਮ੍ਹ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਸਫ਼ਰ ਤੈਅ ਕਰ ਚੁੱਕੀ ਹੈ।
ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈ ਗਈ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਦੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਕਈ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਤਾਂ, AI ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ?
AI ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੁਆਰਾ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਬਦਲੀ ਅਤੇ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ GitHub ਵਰਗੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ AI ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜੀਵੰਤ ਕੇਂਦਰ ਬਣਾਏ ਹਨ।
ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਟੀਮ ਵਰਕ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਹਨ ਪਰ ਕੋਈ ਫੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਉਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਏਆਈ ਦੇ ਧੰਨਵਾਦ ਦੇ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੱਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸੋਧ ਕੇ, ਉਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਗਤੀ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨਵੇਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਬਣਾ ਸਕੋ।
1. ਸਬਸਟ੍ਰੈਟਸ
ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ, ਸਰਵਰ, ਡਾਟਾਸੈੱਟ, ਅਤੇ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਰਗੇ ਬੇਸਪੋਕ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕੁਬਰਨੇਟਸ API ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਲੱਖਣ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਕੰਟਰੋਲ ਪਲੇਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਲਈ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ.
ਮਾਡਲ ਸਰੋਤ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਦਾ ਕੇਂਦਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਾਡਲ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ Git ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ.
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਸਰਵਰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ HTTP API ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਕੇ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੱਤ ਜੋ ਡੇਟਾ ਆਯਾਤ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸਰੋਤ।
ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੋਟਬੁੱਕ ਸਰੋਤ, ਜੋ ਕਿ ਏ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਣਾ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਸਥਾਨਕ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕਲਾਉਡ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਕਲਾਊਡ ਸਬਸਟਰੇਟ ਹੈ।
ਸਬਸਟ੍ਰੈਟਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਨਾਲ ਰਿਮੋਟਲੀ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਬਸਟਰੈਟਸ ਹਰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਜ਼ੀਰੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚ GPU ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GitOps ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇਟਿਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
2. AbanteAI (Mentat)
AbanteAI ਦਾ Mentat AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਮਦਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, GPT-4 ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮੇਨਟੈਟ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਵੀਂ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ IDE ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ-ਬਰਬਾਦ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੰਡੋ ਇਸ ਨਿਰਵਿਘਨ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ ਹੈ।
ਕੋਪਾਇਲਟ ਦੀਆਂ ਇਨਲਾਈਨ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂਟੈਟ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੈਂਟੈਟ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਦੋਵਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਕੋਡ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
ਇਹ ਹੁਨਰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਪਯੋਗੀ, ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਮੇਨਟੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਈ ਔਖੇ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਛੱਡਦੇ ਹੋਏ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕੰਮ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮੈਂਟੈਟ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਡਜਸਟ ਕਰਨਾ।
ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੋਡਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਨਹਾਰ ਵਿਕਾਸ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਹੁਣ ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਬੱਗ ਪੈਚ, ਅਤੇ ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੇਨਟੈਟ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਬਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ AI ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਸ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟ ਗਲਤੀ-ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਚੈਟਦੇਵ
ChatDev ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਨਾਵਲ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਖਾਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਚੈਟਦੇਵ ਦੁਆਰਾ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਵਾਟਰਫਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ, ਕੋਡਿੰਗ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
ChatDev ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ ਵਰਚੁਅਲ ਏਜੰਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਸਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਏਜੰਟ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟਾਸਕ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲਬਾਤ ਲੜੀ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ChatDev ਦੀ ਕੋਡ ਭਰਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਣਪਛਾਤੇ ਨੁਕਸ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾ — ਜੋ ਕਿ LLM ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਆਧੁਨਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ChatDev ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੱਕ ਚੈਟ ਚੇਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਵਰਚੁਅਲ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰਜ-ਮੁਖੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਖੁੱਲੀ ਅਤੇ ਸਹਿਕਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਬਹੁ-ਵਾਰੀ, ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਗੱਲਬਾਤ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ChatDev ਗਾਹਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, CEO, CPO, ਅਤੇ CTO ਵਰਗੇ ਆਪਣੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਅਹੁਦੇ ਦੇਣ ਲਈ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਮੋਰੀ ਸਟ੍ਰੀਮ, ਸਵੈ-ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਟਾਸਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰੇਕ ਏਜੰਟ ਆਪਣੀ ਕਾਬਲੀਅਤ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ GUI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਛੋਟੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ CTO, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ, ਅਤੇ ਆਰਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਵਰਗੀਆਂ ਪਦਵੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ "ਵਿਚਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼" ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾ ਕੇ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
4. ਫਲੋਵਾਈਜ਼ ਏ.ਆਈ
ਫਲੋਵਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਸੰਦ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਡਰੈਗ-ਐਂਡ-ਡ੍ਰੌਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਨਵੀਂ ਵਿਧੀ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ।
Flowise AI LLM ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਫਲੋਵਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਦੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਇਸ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Flowise AI ਤੁਹਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ LLM ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਨਕੋਨ ਵਰਗੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਲਿੰਕ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਲਈ ਚੈਰੀਓ ਵੈੱਬ ਸਕ੍ਰੈਪਰ ਨੋਡ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਿਸੇ ਵੈਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਅਪਸਰਟ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ LLM ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਇਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Flowise AI ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ QA ਚੇਨ।
ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਖਾਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋ ਭੁਲੇਖੇ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸਮੱਸਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ Flowise AI ਦੁਆਰਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਦਾ ਨਾਮ, ਜਵਾਬ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਨਾ ਮਿਲਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵੈਬਹੁੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਟੂਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਦਿਲਚਸਪ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਹੈ। Flowise AI ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੈਬਹੁੱਕ ਦੇ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੈਬਹੁੱਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੀਮੇਲ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਸ਼ੀਟਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਸਕਾਰਡ ਨੂੰ ਸੰਦੇਸ਼ ਭੇਜਣਾ।
ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ Flowise AI ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
5. ਟੁਕੜਾ
ਪੇਜ਼ੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਪਹਿਲੇ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਪੇਜ਼ੋ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦਸ ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ ਸਪੁਰਦਗੀ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਵੇਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੇਜ਼ੋ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਇਹ ਹੱਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਾਲ ਆਇਆ ਹੈ ਵਰਜਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਤਤਕਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਸਾਰੇ AI ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ AI ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੇਜ਼ੋ AI ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ, ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਟੂਲ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਡੂੰਘੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪੇਜ਼ੋ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਹੈ।
ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਸਮਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਹਿਯੋਗੀ ਟੂਲ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਇਕਸੁਰਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਜ਼ੋ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਹਨ. ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਐਪਸ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਹ ਤੇਜ਼ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲਬਾਕਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ, ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ, ਤਤਕਾਲ ਤੈਨਾਤੀਆਂ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਲਾਇੰਟਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Python ਅਤੇ Node.js ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਇਸਦਾ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਹੈ।
AI ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ, ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਐਡੀਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਪੇਜ਼ੋ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਵਚਨਬੱਧ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਰਲ ਵਿਧੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਕੋਡ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ।
6. MindsDB
MindsDB ਇੱਕ ਜ਼ਮੀਨ-ਤੋੜਨ ਵਾਲਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਰਚੁਅਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਫਿਊਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਇਸਦੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ। “ਨੌਕਰੀਆਂ” ਅਤੇ “AI ਟੇਬਲ”, ਦੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਗ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ AI ਦੇ ਇਸ ਸੁਚਾਰੂ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ AI ਟੇਬਲ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
MindsDB ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ 70 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਚੋਟੀ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server, ਅਤੇ Snowflake ਨਾਲ ਹਨ।
ਇਸ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਵਿੱਚ ਕਈ BI ਟੂਲਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker, ਅਤੇ Domo ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
MindsDB ਲਾਈਟਵੁੱਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਏ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ PyTorch 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ।
ਇੱਕ ਸਰਲ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, MindsDB AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ SQL ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਂਸਰਫਲੋ, ਪਾਈਟੋਰਚ, ਅਤੇ OpenAI ਦਾ GPT-3, ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਟਰੀਟਮੈਂਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਤੱਕ, ਏਆਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸੈਟਅਪ ਦੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਵੀ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ, ਇਹ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਜ਼ੀਰੋ-ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸੈੱਟਅੱਪ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, MindsDB ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੀਆ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
MindsDB ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਚੈਟਬੋਟਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
7. ਮਾਰਚ
ਮਾਰਸਐਕਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੁਸ਼ਲ ਕੋਡ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਰਸਐਕਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਟੈਕ ਓਵਰਫਲੋ ਵਰਗੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮਾਰਸਐਕਸ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਜਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕਿੱਟਾਂ (SDKs) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫਰੰਟਐਂਡ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸਮਝ ਦੀ ਸਰਲਤਾ ਲਈ, ਮਾਰਸਐਕਸ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਵੇਂ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਹਨ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਮਾਰਸਐਕਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਜਲਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਈਕਰੋ-ਐਪ, ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸੰਖੇਪ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਐਪਾਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਾਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Airbnb ਜਾਂ Instagram ਦੇ ਕਲੋਨ—ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨੋ ਕੋਡ, ਲੋਅ ਕੋਡ, ਕਸਟਮ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਜੋ ਮਾਰਸਐਕਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਡਿੰਗ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੈੱਬ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਨ (IDEs) ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਿਚ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਐਪਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਈਕ੍ਰੋਐਪਸ ਦੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੰਕਲਨ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਆਪਣਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (IDE) ਵੀ ਹੈ।
ਉਪਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਮਾਰਸਐਕਸ ਦਾ ਜ਼ੋਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਐਪਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
8. ਵੰਨਾ ਏ.ਆਈ
Vanna AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਬਿਜ਼ਨਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਸਟੀਕ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
Vanna ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ Vanna ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਪੁੰਨ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ।
Vanna AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ LLM ਸਿਰਫ਼ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕੀਮਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਵਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Vanna AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਟਾਬੇਸ ਲਈ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ BigQuery, Postgres, ਅਤੇ Snowflake ਵਰਗੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਅਨੁਕੂਲ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੇਮਿਸਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ।
Vanna ਨੂੰ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੰਟਐਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਪਾਰਕ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਸਟ੍ਰੀਮਲਾਈਟ ਐਪਸ, ਜਾਂ ਸਲੈਕਬੋਟ।
ਇਹ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੱਕ, ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ।
Vanna AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸੂਝ ਕੱਢਣ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ SQL ਜਾਂ Python ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
9 ਗ੍ਰੈਡੀਓ
ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਦ ਹੈ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਰਹੀ ਹੈ।
ਤੀਹ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਮੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਚਾਰੂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟਸ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਖੋਜ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਸਿਰਦਰਦ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਗੈਲਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ।
ਮਸ਼ਹੂਰ ਐਪਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਤਾਰ ਸਿਸਟਮ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਮਕਾਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਤਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰੁਟੀਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਮਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰੈਡੀਓ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ।
ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਆਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ ਜਾਂ ਕਮਾਂਡ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੈ ਕਿ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਸੰਰਚਨਾਯੋਗ ਪ੍ਰਗਤੀ ਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ।
ਇਹ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਗ੍ਰੇਡੀਓ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ tqdm ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰਜ ਦੀ ਤਰੱਕੀ 'ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
10 ਕਵਿਵਰ
Quivr ਇੱਕ ਗੇਮ-ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ "ਦੂਜੇ ਦਿਮਾਗ" ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਸਿੱਧੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਜਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਮਿਊਨਿਟੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸੰਪਤੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
Quivr ਵਰਤਣ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਪੰਜ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ Google ਖਾਤੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਵੀ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
30,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ 4,000 ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Quivr ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ AI ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ।
ਚੋਟੀ ਦੇ 100 ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਇਹ ਕਮਿਊਨਿਟੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 26,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Quivr ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਥਕਾਵਟ ਭਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, Quivr ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Quivr ਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਈਚਾਰਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
GitHub 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਤੱਕ ਆਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਹਿਕਾਰੀ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਨਿਰੰਤਰ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਵੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਬਦਲ ਅਤੇ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ GitHub ਵਰਗੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਸੰਪੰਨ ਨਵੀਨਤਾ ਕੇਂਦਰਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਹੋਈ ਹੈ।
ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਇੱਕ ਟੂਲ ਜੋ AI ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI, ਅਤੇ AbanteAI (Mentat)।
ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਦਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਗਿਆਨ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ, ਉਹ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵ, ਲਚਕਤਾ, ਅਤੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸਮੇਤ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇਹ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਤੋਂ AI ਨੂੰ ਕੁਝ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸਹਿਯੋਗੀ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ