لیارا: وقتی api هوش مصنوعی محدودیت‌ها را کنار می‌زند!

APIهای هوش مصنوعی مرزهای تعامل انسان و ماشین را جابه‌جا می‌کنند و دسترسی مستقیم به مدل‌های پیشرفته و اجرای پردازش‌های پیچیده‌ای را ممکن می‌سازند که پیش‌تر غیرقابل دسترس بود.

در عصری که هوش مصنوعی محور اصلی نوآوری‌های فناوری شده، هنوز یک سوال مهم پابرجاست: چطور می‌توان به‌سادگی و بدون پیچیدگی، از قدرت مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی استفاده کرد؟ بدون اینکه با مسائل زیرساختی، تحریم‌ها یا پراکندگی سرویس‌ها درگیر شویم.

اکنون لیارا، با معرفی جدید api هوش مصنوعی، یک دروازه متمرکز و کاربردی برای دسترسی به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی ایجاد کرده است. توسعه‌دهندگان می‌توانند مستقیما به مدل‌های قدرتمندی مانند GPT-4 , LLaMA 3 و مدل‌های متن‌باز محبوب مانند Mistral و DeepSeek دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را از طریق یک API واحد در اپلیکیشن‌های خود ادغام و استفاده کنند.

در ادامه، به بررسی تفاوت‌های API هوش مصنوعی و اجرای محلی مدل‌ها می‌پردازیم.

ویژگی‌ها: دسترسی سریع و متمرکز به مدل‌های آماده، فراخوانی همزمان چند مدل بدون دردسر زیرساخت، یکپارچگی آسان با اپلیکیشن‌ها و سرویس‌ها، مقیاس‌پذیری ساده و سریع.

مزیت کلیدی: توسعه‌دهندگان می‌توانند در کوتاه‌ترین زمان، پروژه‌های پیچیده هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند و روی نوآوری و محصول تمرکز کنند، نه روی زیرساخت.

ویژگی‌ها: آزادی عمل روی داده‌ها و مدل، امکان سفارشی‌سازی عمیق، دسترسی مستقیم به پردازش‌ها.

چالش‌ها: نیازمند GPU اختصاصی، مدیریت دقیق حافظه، بهینه‌سازی موازی‌سازی و بروزرسانی مداوم، پیچیدگی بالا در اجرای همزمان چند مدل.

استفاده از APIهای هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل‌های پیچیده را بدون نیاز به هزینه‌های سنگین یا مدیریت زیرساخت، مستقیماً به محصول خود اضافه کنند. بکارگیری این APIها، کلید استفاده هوشمندانه از هوش مصنوعی در محصولات و سرویس‌های تجاری است.

با وجود مزایای APIهای هوش مصنوعی نسبت به اجرای محلی مدل‌ها، توسعه‌دهندگان حرفه‌ای به دنبال روش‌هایی هستند که چند مدل هوش مصنوعی را همزمان مدیریت کنند و خروجی‌ها را هوشمندانه ترکیب کنند.

این رویکرد دقیقاً همان چیزی است که سیستم چندعاملی در هوش مصنوعی (Multi-Agent AI) ارائه می‌دهد.

سیستم‌های چندعاملی شامل چند عامل هستند؛ عامل در اینجا به واحدهای هوشمند مستقل گفته می‌شود که می‌توانند تصمیم بگیرند، با محیط تعامل کنند و با دیگر عامل‌ها همکاری کنند.

همه عامل‌ها فعالانه اهداف و برنامه‌های یکدیگر را در نظر می‌گیرند و می‌توانند به‌طور مستقیم یا از طریق تغییر در محیط مشترک با هم ارتباط برقرار کنند.

با api هوش مصنوعی می‌توانید چند مدل را همزمان فراخوانی کرده، خروجی‌های آن‌ها را ترکیب و تحلیل کنید و پروژه‌های پیچیده‌ای مانند تولید محتوای چندمنظوره، تحلیل داده‌های حجیم یا شبیه‌سازی تصمیم‌های چندگانه را بدون دردسر مدیریت زیرساخت اجرا کنید.

این همان چیزی است که در سیستم چندعاملی در هوش مصنوعی اتفاق می‌افتد: همکاری چند مدل با هم برای افزایش دقت، سرعت و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌ها و از بین بردن محدودیت‌های اجرای تک‌مدل.

اما با همه این‌ها، داشتن چند مدل قدرتمند کافی نیست. برای اینکه خروجی‌ها دقیق، کاربردی و هماهنگ باشند، نحوه ارائه ورودی به مدل بسیار تعیین کننده است. در این مواقع پرامپت نویسی در هوش مصنوعی اهمیت پیدا می‌کند، هنر و علم طراحی پرسش‌ها و دستورات، طوری که مدل‌ها بهترین پاسخ را بدهند و همکاری چند عاملی موثر واقع شود.

مهندسی پرامپت هنر و علم طراحی دستورات یا پرسش‌های بهینه برای مدل‌های هوش مصنوعی است تا بهترین و دقیق‌ترین پاسخ‌ها را تولید کنند. در سیستم‌های چند عاملی، کیفیت پرامپت تعیین می‌کند چند مدل، چطور با هم هماهنگ عمل کنند و خروجی نهایی چقدر قابل اعتماد باشد.

با مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی، می‌توانید ورودی‌ها را به‌صورت هدفمند طراحی کنید تا مدل‌ها نیز دقیق‌تر و کارآمدتر عمل کنند. پرامپت‌های بهینه تعیین می‌کنند کدام داده‌ها پردازش شوند، مدل چگونه بین وظایف مختلف اولویت‌بندی کند و خروجی‌ها چگونه با سایر مدل‌ها یا سیستم‌ها هماهنگ شوند.

برای مثال، تصور کنید تیم شما می‌خواهد یک گزارش تحلیلی از شبکه‌های اجتماعی تولید کند. با استفاده از سیستم چندعاملی و مهندسی پرامپت در هوش مصنوعی:

• یک مدل مانند GPT-4 می‌تواند متن اصلی و محتوا را تولید کند.
• مدل LLaMA 3 مسئول تحلیل احساسات و دسته‌بندی داده‌ها باشد.
• مدل Mistral وظیفه خلاصه‌سازی و استخراج نکات کلیدی را بر عهده داشته باشد.

اگر پرامپت‌ها دقیق طراحی شده باشند، هر مدل می‌داند چه اطلاعاتی نیاز دارد و چگونه خروجی‌اش را با دیگر مدل‌ها هماهنگ کند. نتیجه نهایی یک گزارش یکپارچه، دقیق و قابل استفاده در تصمیم‌گیری یا انتشار خواهد بود، بدون اینکه تیم مجبور شود ساعت‌ها خروجی‌ها را دستی ترکیب و اصلاح کند.

همچنین، با api هوش مصنوعی لیارا، توسعه‌دهندگان می‌توانند چند پرامپت را همزمان به چند مدل مختلف ارسال کنند و خروجی‌ها را به شکل ساختار یافته و قابل تحلیل دریافت کنند. این یعنی دیگر لازم نیست برای هر مدل یک فراخوانی جداگانه انجام دهید یا خروجی‌ها را دستی ترکیب کنید.

برای مثال، می‌توانید:

• پرامپت اول را به GPT-4 بدهید تا متن اولیه تولید کند.
• پرامپت دوم را به LLaMA 3 بدهید تا تحلیل داده‌ها یا احساسات را انجام دهد.
• پرامپت سوم را به Mistral بدهید تا خلاصه‌ای از داده‌ها آماده کند.

API لیارا این امکان را فراهم می‌کند که همه خروجی‌ها در یک ساختار منظم جمع‌آوری شوند و بدون نیاز به زیرساخت پیچیده، بتوانید پروژه‌های چندعاملی هوش مصنوعی را با سرعت بالا اجرا کنید.