Funciones AI: un servicio (API) para convertir contenidos de entrada en resultados estructurados.

Introducción general

Weco AI Functions es una potente plataforma diseñada para ayudar a los usuarios a crear y desplegar rápidamente funciones de IA. Mediante la simple descripción de tareas, los usuarios pueden generar patrones de salida estructurados con pruebas A/B y supervisión observacional. La plataforma admite la creación de prototipos sin código, lo que facilita la puesta en marcha a usuarios sin conocimientos técnicos.Weco AI Functions ofrece una variedad de opciones de implementación, incluida la integración con Python, las API RESTful y los complementos de Google Sheets, para satisfacer las necesidades de diferentes usuarios.

Referencias relacionadas:Métodos de salida de datos estructurados de grandes modelos: una lista seleccionada de recursos JSON de LLM

Lista de funciones

• Salida estructurada: Se admiten salidas fuertemente tipadas, lo que garantiza que las estructuras de datos se ajusten a los esquemas definidos y simplifica la integración con los sistemas de software.
• Pruebas A/B: Compara diferentes modelos, tacos y complementos para depurar y optimizar fácilmente los costes y la latencia.
• Seguimiento observacionalSupervisa el rendimiento, controla el uso y depura fácilmente con registros y estadísticas detallados.
• Prototipos sin códigoCreación de prototipos mediante lenguaje natural y dejando que la IA se encargue de las decisiones técnicas para crear prototipos rápidos y sin código de las funciones de la IA.
• Recuperación de datos en tiempo real: Habilita LLM para la recuperación de datos en tiempo real con el fin de mejorar la precisión de las tareas.
• función de inferencia: Habilite el razonamiento encadenado con un solo clic para mejorar la precisión y la transparencia de las tareas complejas.

Utilizar la ayuda

Instalación y uso

La plataforma Weco AI Functions no requiere un proceso de instalación complicado, los usuarios sólo tienen que visitar el sitio web oficial y registrar una cuenta para empezar a utilizarla. A continuación se detallan los pasos para empezar:

1. Describa la tarea: Proporcione descripciones claras y concisas de las tareas en la plataforma, centrándose en las entradas requeridas y los resultados esperados.
2. Revisión y personalización de los modos de salidaEsquema de salida: la plataforma genera automáticamente el esquema de salida, que el usuario debe examinar y asegurarse de que responde a las expectativas. Si se desea, el esquema puede editarse directamente en la interfaz web para añadir, eliminar o modificar campos.
3. función de pruebaPrueba de funcionalidad: es importante probar la funcionalidad antes de desplegarla. Los usuarios pueden introducir sus propios datos de prueba o probarlos utilizando los ejemplos de entrada sintéticos que proporciona la plataforma. Las pruebas A/B con diferentes configuraciones (por ejemplo, avisos y selección de modelos) garantizan un rendimiento óptimo al menor coste.
4. Despliegue y uso de las funcionesUna vez superadas las pruebas, se puede desplegar la funcionalidad. La plataforma ofrece diversas opciones de despliegue:
   • Integración de PythonWeco AI Python: utilice el cliente Python de Weco AI para desplegar funcionalidades con una sola línea de código, adecuadas para la integración en aplicaciones o scripts Python.
   • API RESTfulLa funcionalidad se invoca a través de puntos finales de API RESTful para cualquier lenguaje de programación o plataforma que pueda realizar peticiones HTTP.
   • Plugin de Google SheetsUtiliza el plugin AI Function Builder en Google Sheets para aplicar funciones directamente en la hoja de cálculo para usuarios no técnicos o para el procesamiento rápido de datos.

Funciones principales

1. Salida estructuradaEsquema de salida: al describir una tarea, la plataforma genera automáticamente un esquema de salida, que el usuario puede personalizar según sus necesidades. El esquema de salida define todos los campos de salida y sus tipos de datos, garantizando que la estructura de datos sea la esperada.
2. Pruebas A/B: Al probar una función, los usuarios pueden seleccionar distintos modelos, pistas y complementos para comparar y encontrar la mejor configuración. La plataforma proporciona registros y estadísticas detallados para ayudar a los usuarios a depurar y optimizar fácilmente el coste/latencia.
3. Seguimiento observacionalLa plataforma: Tras desplegar una función, los usuarios pueden utilizar la plataforma para supervisar el rendimiento, hacer un seguimiento del uso y depurar. La plataforma proporciona registros y estadísticas detallados para ayudar a los usuarios a mantenerse al tanto del funcionamiento de la función.
4. Prototipos sin códigoLos usuarios pueden describir tareas mediante lenguaje natural y la plataforma generará automáticamente prototipos funcionales. Sin escribir código, los usuarios pueden realizar rápidamente prototipos funcionales de IA.
5. Recuperación de datos en tiempo realHabilitar LLM para la recuperación de datos en tiempo real para mejorar la precisión de la tarea. Los usuarios solo tienen que activar esta función al describir una tarea para permitir la recuperación de datos en tiempo real.
6. función de inferenciaHabilite el razonamiento encadenado con un solo clic para mejorar la precisión y la transparencia de las tareas complejas. Los usuarios solo tienen que activar la función al describir una tarea para habilitar el razonamiento encadenado.