AI ได้เปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมของเราไปอย่างสิ้นเชิง และผู้สนับสนุนหลักในการเปลี่ยนแปลงนี้คือชุมชนโอเพ่นซอร์ส
ลองจินตนาการถึงสังคมที่มีการแลกเปลี่ยนสิ่งประดิษฐ์อย่างเสรี ความคิดต่างๆ หลั่งไหลเข้ามา และอุปสรรคทางเข้านั้นไม่มีอยู่จริง
นี่คือที่ที่ AI แบบโอเพ่นซอร์สถูกค้นพบ
นักพัฒนา นักวิชาการ และผู้ที่ชื่นชอบทำงานร่วมกันในระบบนิเวศแบบไดนามิกนี้เพื่อสร้างเทคโนโลยีที่จะเปลี่ยนแปลงอนาคตของเรา สำรวจจักรวาลที่น่าตื่นเต้นนี้ที่ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นความพยายามในการทำงานร่วมกันของหลายๆ คน แทนที่จะเป็นโดเมนเฉพาะของคนเพียงไม่กี่คนที่ได้รับการคัดเลือก
การพัฒนา AI นั้นมีความโดดเด่นไม่แพ้กัน ปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวหน้าไปมากจากช่วงแรกๆ ในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 จนกระทั่งถึงจุดยืนในฐานะเสาหลักของเทคโนโลยีในปัจจุบัน
ความก้าวหน้านี้ได้รับแรงผลักดันจากชุมชนโอเพ่นซอร์สเป็นส่วนใหญ่
โปรเจ็กต์อย่างเช่น TensorFlow ของ Google เป็นตัวอย่างที่ดีในเรื่องนี้ มากกว่าแค่เครื่องมือ TensorFlow เป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่ทำให้เกิดความคิดริเริ่มด้าน AI หลายประการ เร่งการวิจัยและปูทางไปสู่นวัตกรรม
อิทธิพลของมันสามารถสังเกตได้ในการใช้งานที่หลากหลายเช่น การวิเคราะห์เชิงทำนาย และการประมวลผลภาษา
แล้ว AI ที่เป็นโอเพ่นซอร์สคืออะไรกันแน่?
AI ทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ ทุกคนสามารถใช้ เปลี่ยนแปลง และแบ่งปันเทคโนโลยี AI ได้ด้วยแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส แพลตฟอร์มเหล่านี้ได้สร้างศูนย์กลางนวัตกรรม AI ที่มีชีวิตชีวาจากเว็บไซต์เช่น GitHub
ทุกอย่างมีอยู่ที่นี่ แบ่งปันได้อย่างอิสระ ตั้งแต่โมเดล AI พื้นฐานไปจนถึงอัลกอริธึมที่ซับซ้อน กลยุทธ์นี้ส่งเสริมการทำงานเป็นทีม กระตุ้นความคิดสร้างสรรค์ และเปิด AI ให้กับผู้ชมในวงกว้าง
ประโยชน์ของการใช้ AI แบบโอเพ่นซอร์สนั้นมีมากมาย โดยเฉพาะสตาร์ทอัพจะได้ประโยชน์มากมาย พิจารณาบริษัทเทคโนโลยีขนาดเล็กที่มีแนวคิดมากมายแต่ไม่มีเงินทุน
พวกเขาสามารถสร้างโซลูชันที่ซับซ้อนได้โดยไม่ทำลายงบประมาณด้วย AI แบบโอเพ่นซอร์ส การปรับเปลี่ยนเทคโนโลยี AI ให้ตรงตามความต้องการจะช่วยให้การวิจัยและการสร้างผลิตภัณฑ์เร็วขึ้น
ความยืดหยุ่นและความคุ้มค่านี้เป็นข้อดีอย่างมากสำหรับธุรกิจใหม่ ดังนั้นเราจึงได้รวบรวมเครื่องมือและแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สชั้นนำไว้ในโพสต์นี้ เพื่อให้คุณสามารถสร้างสิ่งที่น่าทึ่งได้
1. สารตั้งต้น
Substratus เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สปฏิวัติวงการที่เปลี่ยนแปลงการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและฉากการฝึกอบรม
ด้วยการผสานรวมทรัพยากรตามความต้องการ เช่น โมเดล เซิร์ฟเวอร์ ชุดข้อมูล และโน้ตบุ๊ก เข้ากับ Kubernetes API แพลตฟอร์มนี้จะขยายขีดความสามารถของ Control Plane ของ Kubernetes ได้อย่างมีเอกลักษณ์ และประสานอายุการใช้งานทั้งหมดของ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง.
ทรัพยากรโมเดลซึ่งรวมซอร์สโค้ดเข้ากับน้ำหนักและอคติเพื่อสร้างอินสแตนซ์โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ถือเป็นองค์ประกอบหลักของ Substratus
โมเดลนี้นำเสนอความคล่องตัวและความเรียบง่ายในการสร้างโมเดลเนื่องจากสามารถได้มาจากที่เก็บ Git หรือสร้างโดยใช้โมเดลที่มีอยู่และ ชุดข้อมูลการฝึกอบรม.
นอกจากนี้ Substratus ยังมาพร้อมกับทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งช่วยให้กระบวนการเปลี่ยนโมเดล AI ของคุณให้เป็นทรัพยากรที่ใช้งานได้และใช้งานได้ง่ายขึ้น โดยการเปิดเผยโมเดลผ่าน HTTP API เพื่อการอนุมาน
องค์ประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งที่ทำให้การนำเข้าและการแปลงข้อมูลง่ายขึ้นคือทรัพยากรชุดข้อมูล
โดยนำผู้ใช้ไปยังซอร์สโค้ดสำหรับการนำเข้าข้อมูล ซึ่ง Substratus รันและบรรจุเพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพ
ทรัพยากร Notebook ซึ่งก็คือ โน้ตบุ๊ค Jupyter อินสแตนซ์ที่ทำงานบนทรัพยากรการคำนวณประสิทธิภาพสูงภายในคลัสเตอร์ Kubernetes ถือเป็นการปฏิวัติสำหรับนักพัฒนา
ทำให้สามารถสร้างซอร์สโค้ดการเรียนรู้ของเครื่องบนฮาร์ดแวร์ที่เชื่อถือได้ ซึ่งสามารถใช้งานได้แม้ในคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก มีข้อดีหลายประการในการรวม Substratus ไว้ในกระบวนการของคุณ
คุณสามารถฝึกอบรมและให้บริการโมเดล Machine Learning บนโมเดลดังกล่าวได้ในการตั้งค่าคลาวด์ที่หลากหลาย เนื่องจากเป็นซับสเตรตข้ามคลาวด์
Substratus ไม่ต้องเขียนโค้ดและมีการเพิ่มประสิทธิภาพในตัว ทำให้ง่ายต่อการปรับใช้และปรับแต่งโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่ (LLM) โน้ตบุ๊ก Jupyter สามารถเปิดใช้งานจากระยะไกลได้ด้วยคำสั่งเดียว ส่งผลให้กระบวนการพัฒนาราบรื่น
โดยพื้นฐานแล้ว Substratus จะทำงานในทุกสภาพแวดล้อมที่ Kubernetes ติดตั้งโดยมีข้อกำหนดเพียงเล็กน้อย และปกป้องข้อมูลของคุณภายในเครือข่ายของคุณ
วิธีการปรับขนาดเป็นศูนย์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน GPU และใช้คอนเทนเนอร์เพื่อสร้างสถานการณ์ที่สามารถทำซ้ำได้ นอกจากนี้ GitOps ยังถูกใช้โดยธรรมชาติ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน
2. AbanteAI (เมนทัต)
Mentat ของ AbanteAI ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านความช่วยเหลือในการเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ความสามารถที่ซับซ้อนของ GPT-4 เพื่อปฏิวัติวิธีการผลิตและจัดการโค้ด
ลองนึกภาพการจัดหา Mentat พร้อมคำสั่งที่คุณต้องการจากบรรทัดคำสั่ง แล้วเฝ้าดูตามนั้น สร้างรหัส ในไฟล์ต้นฉบับใหม่หรือที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย
คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการพัฒนาของคุณได้โดยลดการคัดลอกและวางระหว่าง IDE และ a ที่ใช้เวลานาน ChatGPT หน้าต่างเบราว์เซอร์ด้วยอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งที่ราบรื่นนี้
นอกเหนือจากเครื่องมืออย่างคำแนะนำแบบอินไลน์ของ Copilot ที่สามารถทำได้แล้ว Mentat ยังสร้างมาเพื่อเขียนโค้ดให้กับคุณอีกด้วย Mentat ปรับตามความต้องการของคุณ ช่วยเหลือในทั้งสองสถานการณ์ ไม่ว่าคุณจะทำงานกับโค้ดที่มีอยู่แล้วหรือเริ่มต้นงานใหม่
ทักษะนี้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการเขียนโค้ดที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เนื่องจากสร้างโค้ดที่เป็นประโยชน์และนำไปปฏิบัติได้ แทนที่จะให้คำแนะนำเพียงอย่างเดียว
เมื่อนักพัฒนาใช้ Mentat ประสิทธิภาพการทำงานจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากพวกเขาสามารถมุ่งความสนใจไปที่งานที่ซับซ้อนและสร้างสรรค์มากขึ้น ในขณะเดียวกันก็ปล่อยให้การเขียนโค้ดที่น่าเบื่อและซ้ำซากอยู่ในโปรแกรม
ความสามารถในการปรับตัวของ Mentat แสดงให้เห็นในแอปพลิเคชันที่หลากหลายซึ่งจัดการกับองค์ประกอบหลายอย่างของการเขียนโค้ด เช่น การสร้างแบบร่างแรกสำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ การแก้ไขปัญหา และการปรับเข้ากับโค้ดเบสใหม่อย่างรวดเร็ว
สาขาการเขียนโค้ดที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI มีการพัฒนาที่น่าหวังมากมายรออยู่ข้างหน้า ตอนนี้โปรแกรมเมอร์สามารถพึ่งพา AI ในการทำงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบโค้ด โปรแกรมแก้ไขข้อบกพร่อง และการแก้ไขวากยสัมพันธ์
ซึ่งรวมถึงแพลตฟอร์มอย่าง Mentat แม้ว่าเทคโนโลยีไม่น่าจะเข้ามาแทนที่โปรแกรมเมอร์ได้อย่างสมบูรณ์ แต่ AI ก็มีบทบาทในการเขียนโปรแกรมมากขึ้นเรื่อยๆ และพร้อมที่จะเป็นพันธมิตรที่เป็นประโยชน์
กระบวนการเขียนโค้ดอาจถูกกำหนดใหม่อันเป็นผลมาจากความร่วมมือระหว่างความฉลาดของมนุษย์กับประสิทธิภาพของ AI ทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
3. แชทเดฟ
ChatDev เป็นเทคนิคการปฏิวัติการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ประโยชน์จาก Large Language Models (LLM) เพื่อปรับปรุงและเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์
กรอบงานใหม่นี้ซึ่งมีพื้นฐานมาจากการสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติ พยายามที่จะขจัดความจำเป็นสำหรับโมเดลเฉพาะในขั้นตอนต่างๆ ของการพัฒนาซอฟต์แวร์ ดังนั้นจึงเป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรม
ChatDev แบ่งวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ออกเป็นสี่ขั้นตอนหลัก ซึ่งใช้โมเดล Waterfall ที่จัดระเบียบ ได้แก่ การออกแบบ การเขียนโค้ด การทดสอบ และเอกสารประกอบ
ChatDev แบ่งขั้นตอนเหล่านี้ออกเป็นงานย่อยแยกกันโดยมอบหมายตัวแทนเสมือน เช่น ผู้ทดสอบและโปรแกรมเมอร์ ให้กับแต่ละขั้นตอน
เจ้าหน้าที่เหล่านี้ทำงานร่วมกันผ่านการสนทนา การแก้ปัญหางานทำได้มีประสิทธิภาพโดยวิธีลูกโซ่การสนทนานี้ ซึ่งทำให้ข้อเสนอแนะและการตรวจสอบความถูกต้องของโซลูชันง่ายขึ้น
ความสามารถของ ChatDev ในการจัดการกับภาพหลอนของโค้ด เช่น ข้อบกพร่องที่ตรวจไม่พบหรือการพึ่งพาที่หายไป ซึ่งพบได้บ่อยใน LLM ถือเป็นข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่ง
แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์สมัยใหม่สามารถสร้างได้ด้วยเฟรมเวิร์กของ ChatDev ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ด้วย การออกแบบแพลตฟอร์มขึ้นอยู่กับห่วงโซ่การแชทที่อำนวยความสะดวกในการเล่นตามบทบาทและการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพระหว่างตัวแทนเสมือน
สิ่งนี้นำไปสู่กระบวนการพัฒนาที่เปิดกว้างและร่วมมือกันซึ่งผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการตัดสินใจและงานต่างๆ จะเสร็จสิ้นผ่านการสนทนาแบบหลายรอบและคำนึงถึงบริบท
ในระหว่างขั้นตอนการออกแบบ ChatDev ใช้ข้อความที่กำหนดเองและแจ้งให้มอบหมายตำแหน่งตัวแทน เช่น CEO, CPO และ CTO ตามแนวคิดเริ่มแรกที่ได้รับจากลูกค้า
ระยะนี้ประกอบด้วยระบบต่างๆ เช่น Memory Stream, Self-Reflection และ Task Assignment ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าแต่ละเอเจนต์จะทำงานของตนอย่างเต็มความสามารถ
การสร้างโค้ดและการพัฒนา GUI แบ่งออกเป็นความรับผิดชอบเล็กๆ น้อยๆ ตลอดขั้นตอนการเขียนโค้ด ซึ่งรวมถึงตำแหน่งต่างๆ เช่น CTO โปรแกรมเมอร์ และนักออกแบบงานศิลปะ
การใช้เชิงวัตถุ การเขียนโปรแกรมภาษาเฟรมเวิร์กจะจัดการกับปัญหาการสร้างโค้ดโดยแนะนำวิธี "คำแนะนำทางความคิด" ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการแจ้งเตือนแบบลูกโซ่แห่งความคิด
ด้วยการกำหนดเป้าหมายแนวคิดในการแก้ปัญหาโดยเฉพาะ เทคนิคนี้รับประกันการสร้างโค้ดที่ถูกต้องและตรงประเด็น
4. Flowize AI
Flowise AI เป็นเครื่องมือปฏิวัติวงการซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดดเด่นด้วยคุณสมบัติการลากและวางที่ต้องใช้การเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อยหรือไม่ต้องเลย
วิธีการใหม่นี้ทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน Large Language Model (LLM) และการแสดงภาพง่ายขึ้น โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดมากนัก
Flowise AI เป็นเลิศในการพัฒนาแอป LLM โดยลดความซับซ้อนของขั้นตอนที่ซับซ้อนให้กลายเป็นการเผชิญหน้าที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ความสามารถของ Flowise AI ในการสร้าง การขูดเว็บ และงานตอบคำถามที่ง่ายขึ้นคือหนึ่งในคุณสมบัติหลัก
ตัวอย่างเช่น Flowise AI สามารถจัดการงานคัดแยกลิงก์ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจากเว็บไซต์ของคุณ และให้ LLM ตอบคำถามตามเนื้อหาในเว็บไซต์ของคุณ
แพลตฟอร์มดังกล่าวเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลเวกเตอร์ เช่น Pinecone เพื่อจัดเก็บและดึงข้อมูล และใช้ประโยชน์จากโหนด Cheerio Web Scraper สำหรับการคัดลอกลิงก์
ทำให้สามารถแทรกข้อมูลจากเว็บไซต์ลงในฐานข้อมูลได้อย่างราบรื่น และ LLM สามารถใช้ฐานข้อมูลนี้เพื่อตอบคำถามของผู้ใช้
นอกจากนี้ Flowise AI ยังถูกสร้างขึ้นเพื่อกำหนดข้อความของระบบสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน เช่น QA Chain สำหรับการเรียกข้อมูลการสนทนา
ฟังก์ชันนี้จำเป็นสำหรับการรับประกันว่า AI จะตอบสนองในภาษาใดภาษาหนึ่งและในลักษณะที่หลีกเลี่ยงภาพหลอน ซึ่งเป็นปัญหาที่พบบ่อยในการโต้ตอบของ AI
ความเชื่อถือได้และความแม่นยำของการโต้ตอบของ AI ได้รับการปรับปรุงโดย Flowise AI โดยการกำหนดการตั้งค่า เช่น ชื่อของ AI ภาษาของการตอบสนอง และคำตอบเฉพาะในกรณีที่ไม่ได้รับคำตอบ
การพัฒนาเครื่องมือที่ไม่ซ้ำใครเพื่อเริ่มการทำงานของเว็บฮุคถือเป็นกรณีการใช้งานเพิ่มเติมที่น่าสนใจ Flowise AI ช่วยให้สามารถพัฒนาเครื่องมือที่สามารถติดต่อจุดสิ้นสุดของ webhook และจัดเตรียมพารามิเตอร์ที่จำเป็นในส่วนเนื้อหาของ webhook
สามารถขยายฟีเจอร์นี้ไปยังแพลตฟอร์มอื่นๆ เช่น Gmail และ Google Sheets และรวมเข้ากับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย เช่น การส่งข้อความไปยัง Discord
ความสามารถในการปรับตัวนี้เป็นตัวอย่างความเก่งกาจของ Flowise AI ในการทำงานอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานดิจิทัลบนแพลตฟอร์มและบริการต่างๆ มากมาย
5. PEZZO
Pezzo สร้างความแตกต่างในฐานะแพลตฟอร์ม AI ที่เน้นนักพัฒนาเป็นอันดับแรก โดยกำหนดวิธีการออกแบบ ทดสอบ ตรวจสอบ และปรับใช้ฟีเจอร์ AI ใหม่
ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับต้นทุนและประสิทธิภาพให้เหมาะสม ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนา AI
Pezzo สัญญาว่าจะจัดส่งได้เร็วขึ้นถึง 10 เท่าด้วยคุณลักษณะอันทรงพลัง ซึ่งช่วยเร่งความเร็วในการจัดหาความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมาก
ระบบการจัดการพร้อมท์แบบรวมศูนย์เป็นหัวใจสำคัญของการทำงานของ Pezzo
ซึ่งโซลูชั่นนี้มาพร้อมกับ การควบคุมเวอร์ชัน และความสามารถในการปรับใช้การผลิตทันที ช่วยให้สามารถประมวลผลพร้อมต์ AI ทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพในที่เดียว
สำหรับทีมที่พยายามรักษาความสม่ำเสมอในโครงการและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของ AI ความสามารถนี้มีความสำคัญ Pezzo ยังมีเครื่องมือในการสังเกตเพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพ ต้นทุน และความสามารถของกิจกรรม AI
นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรด้วยความรู้เชิงลึกเพื่อการดำเนินการที่รวดเร็วได้สำเร็จ องค์ประกอบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของทักษะของ Pezzo คือการแก้ไขปัญหา
เวลาในการแก้ไขจุดบกพร่องจะลดลงอย่างมาก เนื่องจากช่วยให้สามารถตรวจสอบการดำเนินการที่รวดเร็วได้แบบเรียลไทม์ เครื่องมือการทำงานร่วมกันรวมอยู่ในฟีเจอร์นี้เพื่อช่วยให้ทีมทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นและพร้อมเพรียงกันเพื่อสร้างฟีเจอร์ AI ที่ทรงพลัง
คุณสมบัติของ Pezzo นั้นมีความหลากหลายตามการใช้งาน เพื่อให้นักพัฒนาสามารถใช้โมเดล AI ในแอพได้อย่างเต็มที่ จึงเสนอกล่องเครื่องมือแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการพัฒนา AI แบบเร่งด่วน
คุณสมบัติหลัก ได้แก่ การดูแลระบบพร้อมท์แบบรวมศูนย์ การสร้างและการกำหนดเวอร์ชันพร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพ การปรับใช้ทันที ความสามารถในการสังเกตอย่างละเอียด การแก้ไขปัญหาที่มีประสิทธิภาพ และความโปร่งใสด้านต้นทุน
สามารถใช้งานได้ในบริบทการพัฒนาที่หลากหลาย เนื่องจากรองรับไคลเอนต์จำนวนมาก เช่น Python และ Node.js ตัวอย่างหนึ่งของประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งานของแพลตฟอร์มคือคำแนะนำในการจัดการอย่างทันท่วงที
ผู้ใช้สามารถจัดการกิจกรรม AI ได้อย่างเต็มที่ รวมถึงการควบคุมเวอร์ชัน การจัดส่งที่รวดเร็ว การสร้างอย่างรวดเร็ว และการตรวจสอบ ในการสร้างพรอมต์ จะต้องได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมโดยใช้ตัวแก้ไขพรอมต์ก่อน
จากนั้นจะต้องทดสอบใน Pezzo ปรับพารามิเตอร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด จากนั้นจึงคอมมิตและเผยแพร่
ขั้นตอนที่ง่ายขึ้นนี้รับประกันได้ว่าทุกข้อความแจ้งที่เผยแพร่จะทำงานตามที่ตั้งใจไว้ โดยใช้รหัสน้อยที่สุด
6. มายด์ดีบี
MindsDB คือฐานข้อมูลเสมือนแบบโอเพ่นซอร์สที่ก้าวล้ำซึ่งแสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมากในการจัดการข้อมูลและ AI
มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวเนื่องจากวิธีการที่สร้างสรรค์ในการผสานอัลกอริธึม AI เข้ากับข้อมูลแบบเรียลไทม์ “งาน” และ “ตาราง AI” สององค์ประกอบที่ล้ำสมัย ช่วยให้สามารถบูรณาการข้อมูลและ AI ได้อย่างราบรื่น
กิจกรรมข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถจัดการได้ง่ายขึ้นโดยใช้งาน และข้อมูลแบบเรียลไทม์และโมเดล AI สามารถเชื่อมโยงโดยตรงกับตาราง AI ได้
ข้อบ่งชี้ความสามารถในการปรับตัวของ MindsDB คืออินเทอร์เฟซทางเทคโนโลยีและข้อมูลมากกว่า 70 รายการที่มีกับฐานข้อมูลและแพลตฟอร์มชั้นนำ เช่น MariaDB, MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, Microsoft SQL Server และ Snowflake
ความอเนกประสงค์ยังรวมถึงการทำงานร่วมกันกับเครื่องมือ BI หลายอย่าง เช่น Microsoft Power BI, SAS, Qlik Sense, Looker และ Domo
MindsDB ขยายฟังก์ชันการทำงานโดยรองรับ Lightwood, a กรอบการเรียนรู้เชิงลึก ขึ้นอยู่กับ PyTorch
ด้วยแนวทางที่เรียบง่ายซึ่งรองรับนักพัฒนา MindsDB ปรับปรุงกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
สร้างความแตกต่างด้วยการช่วยให้นักพัฒนาสามารถสื่อสารกับโมเดล AI โดยใช้นิพจน์ SQL ที่รู้จักกันดี ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนที่มักเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง
ความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กและโมเดล AI หลายแบบ เช่น TensorFlow, PyTorch และ GPT-3 . ของ OpenAIช่วยเสริมความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ของแนวทางนี้
แพลตฟอร์มดังกล่าวยังช่วยให้เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องมีการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน โดยการทำกิจกรรม AI ที่หลากหลายโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลล่วงหน้า การฝึกโมเดล ไปจนถึงการอนุมาน
ด้วยการนำเสนออินเทอร์เฟซที่จดจำได้และกรองความซับซ้อนของการเรียนรู้ของเครื่องออกไป จะช่วยเร่งการสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างมาก
การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานเป็นศูนย์จะเพิ่มความคล่องตัวในการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ นอกจากนี้ MindsDB ยังสามารถปรับขนาดได้และสามารถตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนได้
MindsDB มีแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่หลากหลาย สามารถใช้เพื่อสร้างแชทบอทอัจฉริยะที่ดึงดูดผู้คนได้จริงและประสบความสำเร็จ
7. ดาวอังคาร
MarsX เป็นแพลตฟอร์มล้ำสมัยสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงกระบวนการสร้างแอปพลิเคชันบนมือถือและออนไลน์
โดยพื้นฐานแล้ว ความจำเป็นในการใช้โค้ดซ้ำอย่างมีประสิทธิภาพคือปัญหาที่ MarsX พยายามแก้ไขในการเขียนโปรแกรม
แม้จะมีเฟรมเวิร์กและส่วนย่อยโค้ดจากไซต์เช่น Stack Overflow ให้พร้อมใช้งาน แต่โค้ดโปรเจ็กต์ส่วนใหญ่ได้รับการพัฒนาตั้งแต่เริ่มต้นแบบดั้งเดิม
ความไร้ประสิทธิภาพในกระบวนการพัฒนานำไปสู่การก่อตั้ง MarsX ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้บริการไลบรารีแบบฟูลสแตก หรือชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ที่ผสานรวมส่วนประกอบฟรอนต์เอนด์และแบ็กเอนด์
เพื่อความเรียบง่ายในการใช้งานและความเข้าใจ MarsX ได้จัดทำไลบรารีฟูลสแตกเหล่านี้ให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งจำเป็นสำหรับโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ครอบคลุม
ด้วยตระหนักดีว่านักพัฒนามีความกระตือรือร้นที่จะทดลองใช้เครื่องมือใหม่ๆ แต่ไม่ได้แลกด้วยการลงทุนจำนวนมาก MarsX จึงทำให้แน่ใจว่าไลบรารีเหล่านี้สามารถทดสอบได้อย่างรวดเร็ว
ไมโครแอปหรือโปรแกรมเฉพาะทางสั้นๆ ที่หลากหลายซึ่งสร้างโดยนักพัฒนาภายนอก มีอยู่ในตลาดของแพลตฟอร์ม
ด้วยการนำเสนอโซลูชันที่ยอดเยี่ยมที่สร้างไว้ล่วงหน้า แทนที่จะต้องให้นักพัฒนาสร้างตั้งแต่ต้น ไมโครแอปเหล่านี้ เช่น โปรแกรมแชทหรือโคลนของเว็บไซต์ที่มีชื่อเสียง เช่น Airbnb หรือ Instagram จะช่วยประหยัดเวลาของนักพัฒนา
การผสมผสานระหว่าง No Code, Low Code, Custom Code และ AI ที่ MarsX นำเสนอทำให้สิ่งนี้แตกต่าง ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถออกแบบเว็บและแอปมือถือที่ซับซ้อนในระดับความสามารถในการเขียนโค้ดที่แตกต่างกันได้
ไม่จำเป็นต้องสลับระหว่าง Integrated Development Environments (IDE) อีกต่อไป เนื่องจากแพลตฟอร์มนี้ ซึ่งช่วยให้แก้ไขไมโครแอปเหล่านี้ได้ง่ายขึ้นโดยนำเสนอสภาพแวดล้อมที่เหมือนกัน
เพื่ออำนวยความสะดวกในการรวบรวมและอัปเดตไมโครแอพแบบเรียลไทม์ แพลตฟอร์มนี้ยังมีสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) ของตัวเองด้วย
การให้ความสำคัญกับการใช้งานของ MarsX ทำให้เหมาะสำหรับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาที่ต้องการสร้างและอัปเดตแอปอย่างรวดเร็ว
8. วันนา เอไอ
Vanna AI คือผู้ช่วยระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทรงพลัง ซึ่งกำลังเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับชุดข้อมูล
เทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ใช้ Large Language Models (LLM) เพื่อสร้างและเรียกใช้คำสั่ง SQL ที่แม่นยำสำหรับฐานข้อมูลของคุณ
Vanna มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวเนื่องจากจะปรับประสิทธิภาพตามข้อมูลการฝึกอบรมที่ให้มา ช่วยให้เกิดความแม่นยำสูงสุดแม้กับชุดข้อมูลที่ซับซ้อน
นี่หมายความว่า Vanna มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการจัดการและเข้าใจโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อคุณป้อนข้อมูลมากขึ้น
Vanna AI มีความโดดเด่นในเรื่องการเน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว เนื้อหาฐานข้อมูลของคุณจะถูกเก็บไว้เป็นส่วนตัวเนื่องจาก LLM ใช้งานได้กับข้อมูลเมตาเท่านั้น เช่น สคีมา เอกสารประกอบ และการสืบค้น ในขณะที่โต้ตอบกับฐานข้อมูลของคุณ
นอกจากนี้ Vanna AI ยังให้อิสระแก่คุณในการสร้างการเชื่อมต่อสำหรับฐานข้อมูลใดๆ และมาพร้อมกับการสนับสนุนในตัวสำหรับฐานข้อมูลที่มีชื่อเสียง เช่น BigQuery, Postgres และ Snowflake
ทำให้เป็นเครื่องมือที่สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างมากสำหรับข้อกำหนดการจัดการข้อมูลที่หลากหลาย แพลตฟอร์มนี้มีความเป็นไปได้ในการบูรณาการที่โดดเด่นในทำนองเดียวกัน
Vanna สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นใน Jupyter Notebook จากนั้นจึงขยายไปยังลูกค้าธุรกิจโดยใช้ส่วนหน้าที่แตกต่างกัน เช่น เว็บแอปพลิเคชัน, สตรีมแอป หรือ Slackbot
เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการตั้งค่าองค์กรที่หลากหลาย ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรหลักๆ เนื่องจากมีความสามารถรอบด้าน
Vanna AI มุ่งหวังที่จะขจัดความจำเป็นในการสืบค้น SQL หรือ Python ที่ซับซ้อนโดยทำให้การแยกข้อมูลเชิงลึกจากฐานข้อมูลของคุณเป็นเรื่องง่ายเพียงแค่ถามคำถาม
9 กราดิโอ
Gradio เป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นและล้ำสมัยสำหรับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องที่กำลังปฏิวัติวิธีการใช้และนำเสนอโมเดล
ด้วยส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่าสามสิบชิ้นและส่วนประกอบใหม่จำนวนมาก Gradio ช่วยให้การสร้างการสาธิตเชิงโต้ตอบสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ ง่ายขึ้น
Gradio สร้างความแตกต่างด้วยการสลับส่วนประกอบระหว่างโหมดคงที่และโหมดโต้ตอบได้อย่างราบรื่น ขึ้นอยู่กับว่าพวกมันถูกใช้เป็นอินพุตหรือเอาท์พุตในการสาธิต
คุณสามารถหลีกเลี่ยงอาการปวดหัวในการต้องระบุลักษณะของส่วนประกอบแต่ละส่วนด้วยตนเองได้ด้วยการตรวจจับอัตโนมัติ
Gradio ยังทำงานได้ดีเป็นพิเศษในการเตรียมการและการประมวลผลภายหลัง โดยแปลงข้อมูลระหว่างรูปแบบที่เหมาะสมกับการโต้ตอบของผู้ใช้และความต้องการของฟังก์ชันได้อย่างง่ายดาย
ฟังก์ชันนี้จำเป็นสำหรับงานต่างๆ เช่น การอัปโหลดรูปถ่ายหรือการนำเสนอแกลเลอรีรูปภาพในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้
สำหรับแอปที่มีชื่อเสียง ระบบคิวแบบรวมจะต้องสามารถรองรับผู้ใช้พร้อมกันได้หลายพันคน
คุณสามารถจัดการคิวได้หลายวิธี เช่น การจำกัดจำนวนคำขอที่สามารถจัดการได้ในคราวเดียว เนื่องจากกิจวัตรการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากใช้หน่วยความจำจำนวนมาก และต้องมีการเข้าถึงที่ได้รับการควบคุมในช่วงเวลาที่มีกิจกรรมของผู้ใช้สูง สิ่งนี้จึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง
Gradio อนุญาตให้ใช้ฟังก์ชันตัวสร้างในสถานการณ์เมื่อคุณต้องการชุดเอาต์พุต เช่น ในแชทบอทหรือโมเดลการสร้างรูปภาพ
ประสบการณ์เชิงโต้ตอบสามารถปรับปรุงได้โดยใช้ความสามารถนี้เพื่อนำเสนอผลลัพธ์ที่ทำซ้ำ
Gradio ยังสามารถจัดการอินพุตสตรีมมิ่ง เช่น สตรีมเสียงแบบเรียลไทม์หรือโมเดลสำหรับสร้างรูปภาพเพื่อตอบสนองต่ออินพุตคำสั่ง
คุณยังควบคุมวิธีที่ผู้ใช้ดูการอัปเดตความคืบหน้าได้ด้วยการสนับสนุนของแพลตฟอร์มสำหรับแถบความคืบหน้าที่กำหนดค่าได้
ฟังก์ชันนี้มีประโยชน์มากสำหรับงานที่ต้องใช้เวลาประมวลผลมาก รวมถึงการคำนวณที่ซับซ้อนหรือการวิเคราะห์ข้อมูล
ความสามารถของ Gradio ในการติดตามความคืบหน้าได้รับการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นโดยการรวมไลบรารี tqdm ไว้ด้วย ซึ่งให้การตอบรับด้วยภาพเกี่ยวกับความก้าวหน้าของงาน
10 ควิฟ
Quivr กลายเป็นแพลตฟอร์มที่เปลี่ยนแปลงเกมโดยวางตำแหน่งตัวเองเป็น "สมองที่สอง" และผู้ช่วยส่วนตัวของคุณ ทำให้เหมาะสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมกัน
การตั้งค่าที่รวดเร็วและคุณสมบัติที่ไม่ซับซ้อนทำให้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สนี้เป็นทรัพย์สินที่ยอดเยี่ยมสำหรับทุกคนที่ทำงานในทีมพัฒนาขนาดใหญ่หรือชุมชนโอเพ่นซอร์ส
Quivr ใช้งานง่ายมาก คุณสามารถลงทะเบียนโดยใช้บัญชี Google ของคุณในเวลาน้อยกว่าห้าวินาที คุณสามารถมีส่วนร่วมกับข้อมูลของคุณได้โดยถามคำถามเกี่ยวกับไฟล์ของคุณบนแพลตฟอร์ม ซึ่งทำให้การอัพโหลดไฟล์ง่ายขึ้นอีกด้วย
Quivr ให้บริการผู้คนมากกว่า 30,000 คนและธุรกิจ 4,000 แห่ง โดยเป็นผู้นำด้านนวัตกรรม AI โดยใช้ Foundation Models และ Generative AI
ในบรรดาโครงการโอเพ่นซอร์ส 100 อันดับแรก แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนนี้ให้บริการนักพัฒนามากกว่า 26,000 ราย Quivr มอบสภาพแวดล้อมที่มั่นคงสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไป โดยทำให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ AI เพื่อสร้างนวัตกรรมได้อย่างเต็มที่
ในฐานะผู้ช่วยดิจิทัลที่สนับสนุนการตัดสินใจและทำให้กระบวนการที่น่าเบื่อเป็นอัตโนมัติ Quivr ทำหน้าที่เป็นมากกว่าแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กร
การออกแบบโอเพ่นซอร์สของ Quivr สนับสนุนการมีส่วนร่วมของชุมชนในการร้องขอคุณสมบัติ รายงานข้อผิดพลาด และเอกสารประกอบ
รับประกันความโปร่งใสและการพัฒนาความร่วมมือด้วยการเข้าถึงซอร์สโค้ดบน GitHub ได้อย่างง่ายดาย กลยุทธ์นี้ส่งเสริมนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องและการปรับปรุงแพลตฟอร์ม นอกเหนือจากความรู้สึกเป็นชุมชน
สรุป
AI แบบโอเพ่นซอร์สและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นประชาธิปไตยและส่งเสริมความร่วมมือระหว่างแฟนๆ นักวิจัย และนักพัฒนา
ทุกคนสามารถใช้ เปลี่ยนแปลง และเผยแพร่เทคโนโลยี AI โดยใช้แพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส ซึ่งนำไปสู่การสร้างศูนย์นวัตกรรมที่เจริญรุ่งเรืองบนเว็บไซต์ เช่น GitHub
TensorFlow ซึ่งเป็นเครื่องมือที่เร่งการวิจัยและนวัตกรรม AI เป็นหนึ่งในตัวอย่าง เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สจำนวนมาก เช่น Gradio, Quivr, ChatDev, Flowise AI, Pezzo, MarsX, Vanna AI และ AbanteAI (Mentat)
ระบบเหล่านี้ช่วยให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ง่ายขึ้นสำหรับผู้ที่มีความรู้ด้านการเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ปรับปรุงการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และให้การสนับสนุนการเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสตาร์ทอัพ สิ่งเหล่านี้มอบข้อได้เปรียบต่างๆ เช่น ความคุ้มค่า ความยืดหยุ่น และความสามารถในการผลิตที่เพิ่มขึ้น
นอกเหนือจากการเร่งการวิจัยและการสร้างสรรค์เชิงพาณิชย์แล้ว การทำให้เทคโนโลยี AI กลายเป็นประชาธิปไตยยังเปิดการเข้าถึงผู้ชมในวงกว้างขึ้น โดยเปลี่ยน AI จากสาขาเฉพาะทางสำหรับคนเพียงไม่กี่คนไปสู่ความพยายามในการร่วมมือกัน
เขียนความเห็น