Fonctions d'IA : un service (API) pour convertir le contenu d'entrée en sorties structurées.

Introduction générale

Weco AI Functions est une plateforme puissante conçue pour aider les utilisateurs à créer et à déployer rapidement des fonctions d'IA. En décrivant simplement les tâches, les utilisateurs peuvent générer des modèles de sortie structurés avec des tests A/B et des contrôles d'observation. Weco AI Functions offre une variété d'options de déploiement, y compris l'intégration Python, les API RESTful et les plug-ins Google Sheets, pour répondre aux besoins des différents utilisateurs.

Références connexes :Méthodes de sortie des données structurées des grands modèles : une liste de ressources JSON du LLM

Liste des fonctions

• Sortie structuréeLes sorties fortement typées sont prises en charge, ce qui garantit que les structures de données sont conformes aux schémas définis et simplifie l'intégration avec les systèmes logiciels.
• Tests A/BLes utilisateurs peuvent comparer différents modèles, repères et modules complémentaires afin de faciliter le débogage et d'optimiser les coûts et la latence.
• Surveillance par observationLes performances, le suivi de l'utilisation et le débogage sont facilités par des journaux et des statistiques détaillés.
• Prototypage sans codePrototypage en langage naturel et prise en charge des décisions techniques par l'IA pour un prototypage rapide et sans code des fonctionnalités de l'IA.
• Recherche de données en temps réelLes données de l'enquête sur l'utilisation de l'Internet par les utilisateurs de l'Internet ont été recueillies par le biais d'un système de gestion de l'information en ligne (LLM).
• fonction d'inférenceLes tâches complexes sont plus précises et plus transparentes grâce à l'activation du raisonnement en chaîne d'un simple clic.

Utiliser l'aide

Installation et utilisation

La plateforme Weco AI Functions ne nécessite pas de processus d'installation compliqué, les utilisateurs doivent simplement se rendre sur le site officiel et créer un compte pour commencer à l'utiliser. Vous trouverez ci-dessous les étapes détaillées pour commencer :

1. Décrire la tâcheLes tâches sont décrites de manière claire et concise sur la plateforme, en mettant l'accent sur les intrants requis et les résultats attendus.
2. Examen et personnalisation des modes de sortieLa plateforme génère automatiquement le schéma de sortie, que l'utilisateur doit examiner attentivement pour s'assurer qu'il répond aux attentes. S'il le souhaite, le schéma peut être édité directement dans l'interface web pour ajouter, supprimer ou modifier des champs.
3. fonction de testLes utilisateurs peuvent saisir leurs propres données de test ou les tester à l'aide d'exemples d'entrées synthétiques fournis par la plateforme. Les utilisateurs peuvent saisir leurs propres données de test ou les tester à l'aide des exemples d'entrées synthétiques fournis par la plateforme. Les tests A/B avec différentes configurations (par exemple, les invites et la sélection du modèle) garantissent des performances optimales au moindre coût.
4. Déploiement et utilisation des fonctionnalitésUne fois les tests réussis, la fonctionnalité peut être déployée. La plateforme offre une variété d'options de déploiement :
   • Intégration de PythonWeco AI Python : Utilisez le client Weco AI Python pour déployer des fonctionnalités avec une seule ligne de code, adaptées à l'intégration dans des applications ou des scripts Python.
   • API RESTfulLa fonctionnalité est invoquée via des points d'extrémité de l'API RESTful pour tout langage de programmation ou toute plate-forme capable d'effectuer des requêtes HTTP.
   • Plugin Google SheetsLes utilisateurs non techniques peuvent utiliser le plugin AI Function Builder dans Google Sheets pour appliquer des fonctions directement dans une feuille de calcul ou pour un traitement rapide des données.

Principales fonctions

1. Sortie structuréeLa plateforme génère automatiquement un schéma de sortie lors de la description d'une tâche, que l'utilisateur peut personnaliser en fonction de ses besoins. Le schéma de sortie définit tous les champs de sortie et leurs types de données, ce qui garantit que la structure des données est conforme aux attentes.
2. Tests A/BLes utilisateurs peuvent tester les fonctionnalités en sélectionnant différents modèles, astuces et modules complémentaires afin de les comparer et de trouver la meilleure configuration. La plateforme fournit des journaux et des statistiques détaillés pour aider les utilisateurs à déboguer et à optimiser les coûts et les temps de latence.
3. Surveillance par observationLa plateforme : Après avoir déployé une fonction, les utilisateurs peuvent utiliser la plateforme pour surveiller les performances, suivre l'utilisation et déboguer. La plateforme fournit des journaux et des statistiques détaillés pour aider les utilisateurs à rester au courant du fonctionnement de la fonction.
4. Prototypage sans codeLes utilisateurs peuvent décrire des tâches en langage naturel et la plateforme génère automatiquement des prototypes fonctionnels. Sans écrire de code, les utilisateurs peuvent rapidement réaliser des prototypes fonctionnels d'IA.
5. Recherche de données en temps réelActivation du LLM pour la recherche de données en temps réel afin d'améliorer la précision de la tâche. Les utilisateurs n'ont qu'à activer cette fonction lors de la description d'une tâche pour permettre la récupération des données en temps réel.
6. fonction d'inférenceRaisonnement en chaîne : Activez le raisonnement en chaîne d'un simple clic pour améliorer la précision et la transparence des tâches complexes. Les utilisateurs peuvent activer le raisonnement en chaîne simplement en activant la fonctionnalité lors de la description d'une tâche.