Funções de IA: um serviço (API) para converter conteúdo de entrada em saídas estruturadas

Introdução geral

O Weco AI Functions é uma plataforma avançada projetada para ajudar os usuários a criar e implementar rapidamente funções de IA. Com a simples descrição de tarefas, os usuários podem gerar padrões de saída estruturados com testes A/B e monitoramento observacional. O Weco AI Functions oferece uma variedade de opções de implementação, incluindo integração com Python, APIs RESTful e plug-ins do Google Sheets, para atender às necessidades de diferentes usuários.

Referências relacionadas:Métodos de saída de dados estruturados de modelos grandes: uma lista selecionada de recursos JSON do LLM

Lista de funções

• Saída estruturadaSaída fortemente tipada: há suporte para saídas fortemente tipadas, garantindo que as estruturas de dados estejam em conformidade com esquemas definidos e simplificando a integração com sistemas de software.
• Teste A/BCompare diferentes modelos, pistas e complementos para depurar e otimizar facilmente o custo/latência.
• Monitoramento observacionalMonitorar o desempenho, rastrear o uso e depurar facilmente com registros e estatísticas detalhados.
• Prototipagem sem códigoPrototipagem por meio de linguagem natural e permitindo que a IA lide com decisões técnicas para prototipagem rápida e sem código de recursos de IA.
• Recuperação de dados em tempo realAtivar o LLM para recuperação de dados em tempo real para melhorar a precisão da tarefa.
• função de inferênciaAtivar o raciocínio encadeado com um único clique para melhorar a precisão e a transparência de tarefas complexas.

Usando a Ajuda

Instalação e uso

A plataforma Weco AI Functions não requer um processo de instalação complicado, os usuários só precisam visitar o site oficial e registrar uma conta para começar a usá-la. Veja abaixo as etapas detalhadas para começar:

1. Descreva a tarefaForneça descrições de tarefas claras e concisas na plataforma, concentrando-se nas entradas necessárias e nos resultados esperados.
2. Revisão e personalização dos modos de saídaEsquema de saída: A plataforma gera automaticamente o esquema de saída, que o usuário precisa examinar e garantir que ele atenda às expectativas. Se necessário, o esquema pode ser editado diretamente na interface da Web para adicionar, excluir ou modificar campos.
3. função de testeTeste de funcionalidade: É importante testar a funcionalidade antes de implementá-la. Os usuários podem inserir seus próprios dados de teste ou testar usando os exemplos de entrada sintética fornecidos pela plataforma. O teste A/B com diferentes configurações (por exemplo, prompts e seleção de modelos) garante o desempenho ideal com o menor custo.
4. Implementação e uso da funcionalidadeImplementação: Depois que os testes forem aprovados, a funcionalidade poderá ser implementada. A plataforma oferece uma variedade de opções de implementação:
   • Integração com PythonUse o cliente Python da Weco AI para implementar a funcionalidade com uma única linha de código, adequada para integração em aplicativos ou scripts Python.
   • API RESTfulFuncionalidade: A funcionalidade é invocada por meio de pontos de extremidade da API RESTful para qualquer linguagem de programação ou plataforma que possa fazer solicitações HTTP.
   • Plugin do Google SheetsUse o plug-in AI Function Builder no Google Sheets para aplicar funções diretamente na planilha para usuários não técnicos ou para processamento rápido de dados.

Funções principais

1. Saída estruturadaEsquema de saída: Ao descrever uma tarefa, a plataforma gera automaticamente um esquema de saída, que o usuário pode personalizar conforme necessário. O esquema de saída define todos os campos de saída e seus tipos de dados, garantindo que a estrutura de dados seja a esperada.
2. Teste A/BAo testar os recursos, os usuários podem selecionar diferentes modelos, dicas e complementos para comparar e encontrar a melhor configuração. A plataforma fornece registros e estatísticas detalhados para ajudar os usuários a depurar e otimizar facilmente o custo/latência.
3. Monitoramento observacionalApós a implementação de um recurso, os usuários podem usar a plataforma para monitorar o desempenho, rastrear o uso e depurar. A plataforma fornece registros e estatísticas detalhados para ajudar os usuários a ficarem a par da operação da função.
4. Prototipagem sem códigoOs usuários podem descrever tarefas por meio de linguagem natural e a plataforma gerará automaticamente protótipos funcionais. Sem escrever código, os usuários podem realizar rapidamente a prototipagem funcional de IA.
5. Recuperação de dados em tempo realAtivar LLM para recuperação de dados em tempo real para melhorar a precisão da tarefa. Os usuários só precisam ativar essa função ao descrever uma tarefa para permitir a recuperação de dados em tempo real.
6. função de inferênciaAtivar o Chained Reasoning com um único clique para melhorar a precisão e a transparência de tarefas complexas. Os usuários podem ativar o raciocínio encadeado simplesmente ativando o recurso ao descrever uma tarefa.