Alat yang sangat penting di Ai: LangSmith, LangGraph Cloud & LangGraph Studio

" Mengingat persilangan antara bahasa dan AI, perkembangan telah terjadi dengan sangat cepat. Dan LangChain berada di garis depan dalam membentuk cara aplikasi AI generatif dikembangkan dan dikelola.

Beberapa pengamatan awal mengenai AI generatif dan bahasa:

Beberapa bulan yang lalu OpenAI diperkirakan telah merebut pasar dengan LLM mereka yang berkemampuan tinggi.
Kemudian sejumlah model sumber terbuka, terutama dari Meta mengganggu model komersial yang dirasakan.
Penyedia LLM menyadari bahwa Model Bahasa akan menjadi utilitas belaka dan mulai fokus pada aplikasi pengguna akhir dan fungsionalitas mirip RAG yang disebut sebagai landasan, fungsionalitas mirip agen, dan asisten pribadi.
Halusinasi harus diatasi, dan ditemukan bahwa LLM tidak memiliki kemampuan yang muncul, namun LLM mampu melakukan pembelajaran dalam konteks (ICL) dengan sangat baik. Struktur aplikasi yang dikembangkan seputar penerapan, penskalaan, dan pengelolaan implementasi ICL; yang sekarang kita kenal sebagai RAG.
RAG (non-gradient) mulai lebih disukai dibandingkan pendekatan fine-tuning (gradien) karena alasan transparan, tidak buram seperti fine-tuning. Menambah aplikasi AI generatif yang dapat diamati, diperiksa, dan mudah dimodifikasi.
Karena kami mulai menggunakan semua aspek LLM (NLG, penalaran, perencanaan, manajemen keadaan dialog, dll.) kecuali LLM yang bersifat intensif pengetahuan, Model Bahasa Kecil menjadi sangat dapat diterapkan.
Hal ini disebabkan oleh SLM sumber terbuka yang sangat mumpuni, kuantisasi, inferensi lokal, offline, kemampuan tingkat lanjut dalam pelatihan penalaran dan rantai pemikiran.
Dan, fokusnya beralih ke dua aspek...yang pertama adalah pendekatan data centric. Di mana data tidak terstruktur dapat ditemukan, dirancang, dan ditambah untuk RAG dan penyesuaian. Penyempurnaan baru-baru ini tidak fokus pada peningkatan sifat Model Bahasa yang bersifat pengetahuan, namun lebih pada memberikan kemampuan perilaku spesifik pada LM.
Hal ini terbukti dalam akuisisi OpenAI baru-baru ini untuk mendekati porsi data dan memberikan solusi RAG.
Aspek kedua adalah perlunya rangkaian produktivitas AI tanpa kode hingga rendah kode yang menyediakan akses ke model, hosting, rekayasa aliran, penyesuaian, studio cepat, dan pagar pembatas.
Ada juga gerakan penting untuk menambahkan data grafik...grafik adalah tipe data abstrak...Tipe data abstrak adalah model matematika untuk tipe data, yang ditentukan oleh perilakunya (semantik) dari sudut pandang a pengguna datanya. Tipe data abstrak sangat kontras dengan struktur data, yang merupakan representasi data yang konkret, dan merupakan sudut pandang pelaksana, bukan pengguna. Struktur data ini tidak terlalu buram dan mudah diinterpretasikan. "

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.