TaskingAI ist eine revolutionäre Plattform, die Entwickler dabei unterstützt, KI-native Anwendungen mit Leichtigkeit zu erstellen. Durch die Vereinheitlichung modularer Funktionen wie Inferenz, Retrieval und Assistenz vereinfacht TaskingAI den Entwicklungsprozess und ermöglicht es Ihnen, sich auf den Aufbau innovativer Lösungen zu konzentrieren.

Zu den Schlüsselmerkmalen der TaskingAI-Plattform gehören:

1. Flexible Modellauswahl: TaskingAI bietet Zugriff auf eine breite Palette großer Sprachmodelle von verschiedenen Anbietern, darunter Hugging Face und OpenAI. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, das für Ihren spezifischen Anwendungsfall am besten geeignete Modell auszuwählen.

2. Anpassbare Assistenten: Nutzen Sie die "Assistent"-Funktion, um maßgeschneiderte KI-Entitäten zu erstellen, die in der Lage sind, vielfältige Aufgaben von Kundenservice bis hin zu internem Training auszuführen. Passen Sie ihre Funktionalität an, indem Sie Modelle auswählen, Systemaufforderungen hinzufügen und externe Tools integrieren.

3. Leistungsfähige Tools und Retrieval: Die Tools von TaskingAI ermöglichen es KI-Assistenten, mit externen Ressourcen zu interagieren und spezifische Aktionen auszuführen, wie das Abrufen von Echtzeitinformationen oder die Kommunikation mit anderen Systemen. Die Retrieval-Funktion ermöglicht es Ihren KI-Systemen, auf externe Wissensdatenbanken zuzugreifen und ihre Fähigkeit, genaue und kontextrelevante Antworten zu liefern, zu verbessern.

4. Serverlose Cloud-Plattform: TaskingAI hat kürzlich eine serverlose Cloud-Plattform eingeführt, die es Ihnen ermöglicht, ihre Funktionen vollständig kostenlos zu nutzen und zu testen. Diese benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und das Framework ermächtigen Sie, sowohl an der Front-End- als auch an der Back-End-Seite Ihrer KI-gesteuerten Anwendungen zu arbeiten.

5. Strukturiertes Projektmanagement: Die "Projekte"-Funktion in TaskingAI hilft Ihnen, Ihre Initiativen und Ressourcen zu organisieren und eine klare Trennung und effiziente Verwaltung Ihrer KI-Entwicklungsbemühungen sicherzustellen.

Die neue serverlose Cloud-Plattform von TaskingAI bietet eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und ein Framework für eine effiziente und flexible Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen. Die Plattform bietet Zugriff auf Hunderte von KI-Modellen und vereinheitlichte APIs, was Ihre Fähigkeit erweitert, hochwertige KI-native Anwendungen zu erstellen.

Die Schlüsselkonzepte hinter der Cloud-Plattform von TaskingAI sind:

1. Modelle: TaskingAI integriert verschiedene Chat-Completion-Modelle von Anbietern wie Anthropic, Hugging Face und OpenAI, was es Ihnen ermöglicht, Modelle basierend auf Ihren Bedürfnissen und Aufgabenkomplexitäten auszuwählen und zwischen ihnen zu wechseln.

2. Assistenten: Die anpassbaren KI-Entitäten von TaskingAI können verschiedene Aufgaben wie Kundenservice oder internes Training ausführen. Ihre Funktionalität basiert auf dem ausgewählten Modell und den bereitgestellten Tools, was den Zugriff auf ein breiteres Spektrum an Informationen und Fähigkeiten ermöglicht.

3. Tools: Die Tools von TaskingAI ermöglichen es KI-Assistenten, mit externen Ressourcen zu interagieren und spezifische Aktionen auszuführen, wie das Abrufen von Echtzeitinformationen oder die Kommunikation mit externen Systemen.

4. Retrieval: Die Retrieval-Funktion ermöglicht es KI-Systemen, auf externe Wissensdatenbanken zuzugreifen, was ihre Fähigkeit, genauere und kontextrelevantere Antworten zu liefern, verbessert.

5. Projekte: TaskingAI organisiert Einheiten innerhalb der Plattform, was dabei hilft, verschiedene Initiativen und Marken mit klarer Trennung und Informationsverwaltung zu verwalten.

Lassen Sie uns in eine praktische Anwendung der TaskingAI-Plattform eintauchen, indem wir einen KI-Assistenten erstellen, der uns dabei helfen kann, Forschungsarbeiten über KI zu finden und Fragen dazu zu beantworten.

Zuerst wählen wir das OpenAI GPT-3.5 Turbo-Modell als Sprachmodell für unseren Assistenten aus. Dieses Modell ist gut für Frage-Antwort-Aufgaben geeignet.

Als Nächstes erstellen wir ein neues Plugin zum Durchsuchen des arXiv-Archivs. Dieses Plugin wird es unserem Assistenten ermöglichen, relevante Forschungsarbeiten zu suchen und abzurufen.

Mit dem Modell und dem Plugin eingerichtet, erstellen wir einen neuen Assistenten namens "Archiv-Q&A-Bot". Wir geben eine Systemaufforderung an, um die Antworten des Assistenten zu lenken, und integrieren das Archiv-Suchplugin, um dem Assistenten das Finden und Zusammenfassen von Forschungsarbeiten zu ermöglichen.

Lassen Sie uns nun unseren neuen Assistenten testen. Wir werden ihn bitten, die besten Forschungsarbeiten zum Thema "Fine-Tuning" zu finden, die 2024 veröffentlicht wurden. Der Assistent wird das Archiv-Suchtools verwenden, um relevante Arbeiten zu finden und zusammenzufassen. Wir können dann auf die Links klicken, um die vollständigen Arbeiten auf der arXiv-Website anzuzeigen.

Bevor wir in den Code eintauchen, müssen wir einen API-Schlüssel erstellen. Kopieren Sie den API-Schlüssel und fügen Sie ihn in den Codeblock innerhalb von Google Colab ein, den ich zuvor vorbereitet habe.

Um das SDK zu verwenden, ist der erste Schritt die Installation der TaskingAI-Pakete mit pip. Nach Abschluss der Installation initialisieren wir den TaskingAI-Client, der den zuvor kopierten API-Schlüssel verwendet, um eine Verbindung zur TaskingAI-Plattform herzustellen.

Als Nächstes versuchen wir, die in unserem Konto verfügbaren Assistenten aufzulisten. Wir können sehen, dass unser "Archiv-Q&A-Bot" aufgeführt ist, zusammen mit der Beschreibung, die wir zuvor in der TaskingAI-Plattform angegeben haben.

Lassen Sie uns nun versuchen, eine Unterhaltung mit dem Assistenten zu führen. Wir erstellen eine neue Chatsitzung und senden eine Benutzernachricht, in der wir den Assistenten bitten, Arbeiten zum Thema "rag" aus dem Jahr 2024 zu finden. Sobald die Benutzernachricht gesendet ist, wird der Assistent das Archiv-Plugin nutzen, um nach den relevanten Arbeiten zu suchen und die Antwort für uns zu generieren.

Die TaskingAI-Plattform bietet eine umfassende und benutzerfreundliche Lösung für die Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen. Ihre Schlüsselmerkmale, darunter der Zugriff auf eine breite Palette großer Sprachmodelle, die Integration verschiedener Tools und Retrieval-Fähigkeiten sowie die Organisation von Projekten, machen sie zu einer leistungsfähigen Plattform für eine effiziente und flexible KI-Entwicklung.

Die Einführung der serverlosen Cloud-Plattform ermöglicht es Entwicklern, KI-native Anwendungen einfach zu testen und zu erstellen und den Entwicklungsprozess zu straffen. Die intuitive Benutzeroberfläche der Plattform und die Möglichkeit, sowohl an der Front-End- als auch an der Back-End-Seite von Anwendungen zu arbeiten, machen sie für Benutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich.

Durch die Erkundung der praktischen Anwendung zur Erstellung eines Archiv-Assistenten zeigt das Video die Fähigkeiten der Plattform in Aktion. Die Fähigkeit des Assistenten, relevante Forschungsarbeiten zu suchen und Fragen zu KI-Konzepten zu beantworten, zeigt das Potenzial der Plattform für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.

Die Integration des Python-SDKs verbessert die Zugänglichkeit der Plattform weiter, indem es Entwicklern ermöglicht, programmatisch mit der TaskingAI-Plattform zu interagieren. Die detaillierte Dokumentation und die laufenden Aktualisierungen der Plattform-Integrationen stellen sicher, dass Benutzer auf dem Laufenden bleiben und die neuesten Fortschritte im KI-Ökosystem nutzen können.