เครื่องมือที่สำคัญอย่างยิ่งใน Ai: LangSmith, LangGraph Cloud และ LangGraph Studio

" เมื่อพิจารณาถึงจุดบรรจบกันของภาษาและ AI การพัฒนาได้ดำเนินไปอย่างรวดเร็ว และ LangChain พบว่าตัวเองอยู่ในระดับแนวหน้าในการกำหนดวิธีการพัฒนาและจัดการแอปพลิเคชัน AI แบบสร้างสรรค์

ข้อสังเกตเบื้องต้นบางประการเกี่ยวกับ generative AI และภาษา:

เมื่อไม่กี่เดือนที่ผ่านมา เป็นที่เชื่อกันว่า OpenAI ได้ครองตลาดด้วย LLM ที่มีความสามารถสูง
จากนั้นโมเดลโอเพ่นซอร์สจำนวนหนึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งจาก Meta ได้ขัดขวางโมเดลเชิงพาณิชย์ที่รับรู้
ผู้ให้บริการ LLM ตระหนักว่าโมเดลภาษาจะกลายเป็นเครื่องมืออรรถประโยชน์เพียงอย่างเดียว และเริ่มมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันสำหรับผู้ใช้ปลายทางและฟังก์ชันการทำงานคล้าย RAG ที่เรียกว่าการต่อลงดิน ฟังก์ชันการทำงานเหมือนตัวแทน และผู้ช่วยส่วนตัว
อาการประสาทหลอนต้องได้รับการแก้ไข และพบว่า LLM ไม่มีความสามารถใหม่ๆ แต่ LLM ทำได้ดีเป็นพิเศษในการเรียนรู้ในบริบท (ICL) โครงสร้างแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นเกี่ยวกับการนำไปใช้ การปรับขนาด และการจัดการการใช้งาน ICL ซึ่งตอนนี้เรารู้จักกันในชื่อ RAG
RAG (ไม่ไล่ระดับสี) เริ่มเป็นที่ต้องการมากกว่าแนวทางการปรับแต่งแบบละเอียด (การไล่ระดับสี) ด้วยเหตุผลของความโปร่งใส ไม่ทึบเท่ากับการปรับแต่งแบบละเอียด การเพิ่มแอป AI ทั่วไปให้สามารถสังเกต ตรวจสอบได้ และแก้ไขได้ง่าย
เนื่องจากเราเริ่มใช้ทุกแง่มุมของ LLM (NLG, การใช้เหตุผล, การวางแผน, การจัดการสถานะการโต้ตอบ ฯลฯ) ยกเว้นลักษณะที่เน้นความรู้ของ LLM โมเดลภาษาขนาดเล็กจึงนำไปใช้ได้อย่างมาก
นี่เป็นเพราะ SLM แบบโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถสูง การหาปริมาณ การอนุมานเฉพาะที่ แบบออฟไลน์ ความสามารถขั้นสูงในการให้เหตุผล และการฝึกอบรมแบบลูกโซ่แห่งความคิด
และการมุ่งเน้นจะเปลี่ยนไปเป็นสองด้าน...ด้านแรกคือแนวทางที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง ในกรณีที่สามารถค้นพบ ออกแบบ และเพิ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสำหรับ RAG และการปรับแต่งอย่างละเอียดได้ การปรับแต่งอย่างละเอียดล่าสุดไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มลักษณะที่เน้นความรู้ของโมเดลภาษา แต่เน้นไปที่การเพิ่มความสามารถด้านพฤติกรรมเฉพาะให้กับ LM
สิ่งนี้เห็นได้ชัดจากการเข้าซื้อกิจการล่าสุดของ OpenAI เพื่อขยับเข้าใกล้ส่วนข้อมูลมากขึ้น และส่งมอบโซลูชั่น RAG
ด้านที่สองคือความจำเป็นในการใช้ชุดเพิ่มประสิทธิภาพ AI โดยไม่ต้องใช้โค้ดไปจนถึงโค้ดต่ำ ซึ่งให้การเข้าถึงโมเดล การโฮสต์ วิศวกรรมโฟลว์ การปรับแต่งอย่างละเอียด สตูดิโอพร้อมท์ และรั้ว
ยังมีการเคลื่อนไหวที่โดดเด่นในการเพิ่มข้อมูลกราฟ...กราฟเป็นประเภทข้อมูลนามธรรม...ประเภทข้อมูลนามธรรมเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับชนิดข้อมูล ซึ่งกำหนดโดยพฤติกรรม (ความหมาย) จากมุมมองของ ผู้ใช้ข้อมูล ประเภทข้อมูลเชิงนามธรรมมีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับโครงสร้างข้อมูล ซึ่งเป็นการนำเสนอข้อมูลที่เป็นรูปธรรม และเป็นมุมมองของผู้นำไปใช้ ไม่ใช่ผู้ใช้ โครงสร้างข้อมูลนี้มีความทึบน้อยกว่าและตีความได้ง่าย "

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องการทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ