用於建立傑出 AI 應用程式的 7 個基本生成式 AI 工具
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:47 am
自 2023 年初以來，我們已經聽到很多關於 ChatGPT 和其他令人興奮的新型生成式 AI 工具的資訊。 ChatGPT 作為一款功能強大的對話式人工智慧應用程式席捲了世界。但這只是新一輪生成式人工智慧創新浪潮的開端。
自 ChatGPT 推出以來的幾個月裡，我們看到大量新的新創公司和公司利用類似的大型語言模型來創建創新應用程式。 ChatPDF 等工具可實現與文件的自然對話，而 AutoGPT則使用基於代理的架構來自動執行複雜的任務。 每天，似乎都有新的生成式人工智慧應用程式推出，以創造性的方式解決現實世界的問題。
但這些強大的系統實際上是如何建構的呢？您能創建自己的客製化對話式人工智慧嗎？
在本部落格中，我們將回顧用於建立人工智慧應用程式的七種基本生成式人工智慧工具，並了解建構它們的有效方法。
您是否好奇為什麼人工智慧素 開曼群島電話號碼列表 養如此重要？查看我們單獨的指南。
7 個基本的生成式 AI 工具
這些生成式 AI 工具提供存取大型語言模型、微調和訓練模型、執行大型語言模型操作 (LLMOps)、索引和儲存文件、監控、訓練和服務模型以及建立 Web 應用程式等功能。
1.開放人工智慧
OpenAI 的 API 提供了先進的 AI 模型供開發人員使用。您可以使用 GPT 模型產生文本，使用嵌入來尋找相似文本，使用 Whisper 將語音轉換為文本，並使用 DALL-E 模型建立圖像。
OpenAI 的 API 提供了一種簡單的方法來存取應用程式的大型語言和視覺模型。您不需要建置基礎架構或部署和監控您的模型。借助 OpenAI 的 API 和其他開發人員工具，任何人都可以輕鬆建立整個人工智慧新創公司。
您可以透過curl或 Python API 存取 OpenAI 的生成模型。 OpenAI API Python 備忘單提供了存取所有類型模型的詳細說明，我們關於在 Python 中使用 OpenAI API 的教學提供了更多詳細資訊。
2.變形金剛
Transformers Python Library 和Hugging Face平台在開發開源機器學習社群方面都發揮了至關重要的作用。
借助 Transformers，您可以在幾秒鐘內免費存取資料集和模型。 Transformers Python 函式庫還可以輕鬆地在新資料集上微調大型語言模型。
您可以將模型上傳到 Hugging Face 並像使用 OpenAI API 一樣使用它。 Hugging Face 也為可擴展應用程式提供企業解決方案。
您可以建立自己的生成式 AI 模型，從而實現更好的控制和安全性，而不是依賴 OpenAI 等第三方 API。
如果您是 Hugging Face 的新手，請閱讀我們的教學課程《使用 Transformers 和 Hugging Face 簡介》來學習基礎知識。
3.浪鏈
LangChain是一個開源框架，可以輕鬆建立由 GPT-4 等大型語言模型支援的應用程式。它提供模組化介面、提示管理、上下文管理、VectorStores、將多個模型和工具連結在一起、人工智慧代理以及對頂級法學碩士的存取。
LangChain是一個生態系統，允許用戶使用OpenAPI和其他LLM輕鬆建立AI應用程式。用戶只需幾行程式碼即可創建聊天機器人、自動化人工智慧和智慧應用程式。由於其用戶友好性和快速開發能力，它是人工智慧領域的流行工具。透過遵循LangChain建立LLM應用程式教學課程，您可以透過範例程式碼了解其主要功能。
4. 松果
Pinecone是一個託管向量資料庫，針對使用高維度資料的機器學習應用程式進行了最佳化。與傳統資料庫不同，像 Pinecone 這樣的向量資料庫針對儲存和分析複雜的多維向量資料表示進行了最佳化。
Pinecone 是一個儲存系統，可讓您將 PDF 文件、Markdown 文件和其他文字資料整合到您的語言模型中。這使得個人化答案成為可能，而不是籠統的答案。
透過Pinecone 的掌握向量資料庫教學了解如何有效處理高維和非結構化資料。
自 ChatGPT 推出以來的幾個月裡，我們看到大量新的新創公司和公司利用類似的大型語言模型來創建創新應用程式。 ChatPDF 等工具可實現與文件的自然對話，而 AutoGPT則使用基於代理的架構來自動執行複雜的任務。 每天，似乎都有新的生成式人工智慧應用程式推出，以創造性的方式解決現實世界的問題。
但這些強大的系統實際上是如何建構的呢？您能創建自己的客製化對話式人工智慧嗎？
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7 個基本的生成式 AI 工具
這些生成式 AI 工具提供存取大型語言模型、微調和訓練模型、執行大型語言模型操作 (LLMOps)、索引和儲存文件、監控、訓練和服務模型以及建立 Web 應用程式等功能。
1.開放人工智慧
OpenAI 的 API 提供了先進的 AI 模型供開發人員使用。您可以使用 GPT 模型產生文本，使用嵌入來尋找相似文本，使用 Whisper 將語音轉換為文本，並使用 DALL-E 模型建立圖像。
OpenAI 的 API 提供了一種簡單的方法來存取應用程式的大型語言和視覺模型。您不需要建置基礎架構或部署和監控您的模型。借助 OpenAI 的 API 和其他開發人員工具，任何人都可以輕鬆建立整個人工智慧新創公司。
您可以透過curl或 Python API 存取 OpenAI 的生成模型。 OpenAI API Python 備忘單提供了存取所有類型模型的詳細說明，我們關於在 Python 中使用 OpenAI API 的教學提供了更多詳細資訊。
2.變形金剛
Transformers Python Library 和Hugging Face平台在開發開源機器學習社群方面都發揮了至關重要的作用。
借助 Transformers，您可以在幾秒鐘內免費存取資料集和模型。 Transformers Python 函式庫還可以輕鬆地在新資料集上微調大型語言模型。
您可以將模型上傳到 Hugging Face 並像使用 OpenAI API 一樣使用它。 Hugging Face 也為可擴展應用程式提供企業解決方案。
您可以建立自己的生成式 AI 模型，從而實現更好的控制和安全性，而不是依賴 OpenAI 等第三方 API。
如果您是 Hugging Face 的新手，請閱讀我們的教學課程《使用 Transformers 和 Hugging Face 簡介》來學習基礎知識。
3.浪鏈
LangChain是一個開源框架，可以輕鬆建立由 GPT-4 等大型語言模型支援的應用程式。它提供模組化介面、提示管理、上下文管理、VectorStores、將多個模型和工具連結在一起、人工智慧代理以及對頂級法學碩士的存取。
LangChain是一個生態系統，允許用戶使用OpenAPI和其他LLM輕鬆建立AI應用程式。用戶只需幾行程式碼即可創建聊天機器人、自動化人工智慧和智慧應用程式。由於其用戶友好性和快速開發能力，它是人工智慧領域的流行工具。透過遵循LangChain建立LLM應用程式教學課程，您可以透過範例程式碼了解其主要功能。
4. 松果
Pinecone是一個託管向量資料庫，針對使用高維度資料的機器學習應用程式進行了最佳化。與傳統資料庫不同，像 Pinecone 這樣的向量資料庫針對儲存和分析複雜的多維向量資料表示進行了最佳化。
Pinecone 是一個儲存系統，可讓您將 PDF 文件、Markdown 文件和其他文字資料整合到您的語言模型中。這使得個人化答案成為可能，而不是籠統的答案。
透過Pinecone 的掌握向量資料庫教學了解如何有效處理高維和非結構化資料。