TaskingAI là một nền tảng cách mạng giúp các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng dựa trên AI một cách dễ dàng. Bằng cách thống nhất các chức năng mô-đun như suy luận, truy xuất và hỗ trợ, TaskingAI đơn giản hóa quá trình phát triển, cho phép bạn tập trung vào việc xây dựng các giải pháp sáng tạo.

Các tính năng chính của nền tảng TaskingAI bao gồm:

1. Lựa chọn mô hình linh hoạt: TaskingAI cung cấp quyền truy cập vào một loạt các mô hình ngôn ngữ lớn từ các nhà cung cấp khác nhau, bao gồm Hugging Face và OpenAI. Sự linh hoạt này cho phép bạn chọn mô hình phù hợp nhất với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

2. Trợ lý có thể tùy chỉnh: Tận dụng tính năng "Trợ lý" để tạo ra các thực thể AI được tùy chỉnh có thể thực hiện các nhiệm vụ đa dạng, từ dịch vụ khách hàng đến đào tạo nội bộ. Tùy chỉnh chức năng của chúng bằng cách chọn mô hình, thêm lời nhắc hệ thống và tích hợp các công cụ bên ngoài.

3. Công cụ và truy xuất mạnh mẽ: Các công cụ của TaskingAI cho phép các trợ lý AI tương tác với các nguồn lực bên ngoài và thực hiện các hành động cụ thể, chẳng hạn như lấy thông tin trực tiếp hoặc giao tiếp với các hệ thống khác. Tính năng truy xuất cho phép các hệ thống AI của bạn truy cập vào các cơ sở dữ liệu bên ngoài, nâng cao khả năng cung cấp câu trả lời chính xác và liên quan đến ngữ cảnh.

4. Nền tảng đám mây không máy chủ: TaskingAI vừa giới thiệu một nền tảng đám mây không máy chủ, cho phép bạn hoàn toàn truy cập và thử nghiệm các khả năng của nó miễn phí. Giao diện người dùng thân thiện và khuôn khổ này giúp bạn làm việc trên cả mặt trước và mặt sau của các ứng dụng dựa trên AI.

5. Quản lý dự án có cấu trúc: Tính năng "Dự án" trong TaskingAI giúp bạn tổ chức các sáng kiến và tài nguyên của mình, đảm bảo phân chia rõ ràng và quản lý hiệu quả các nỗ lực phát triển AI của bạn.

Với TaskingAI, bạn có thể tạo ra các ứng dụng dựa trên AI chất lượng cao trong vài phút, tận dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn và một bộ công cụ và tính năng toàn diện. Khám phá các khả năng của nền tảng và mở khóa những khả năng mới trong thế giới phát triển ứng dụng dựa trên AI.

Nền tảng đám mây không máy chủ mới của TaskingAI cung cấp giao diện người dùng thân thiện và khuôn khổ để phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả và linh hoạt. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào hàng trăm mô hình AI và các API thống nhất, mở rộng khả năng của bạn trong việc tạo ra các ứng dụng dựa trên AI chất lượng cao.

Các khái niệm chính đằng sau nền tảng đám mây của TaskingAI bao gồm:

1. Mô hình: TaskingAI kết hợp các mô hình hoàn thành trò chuyện khác nhau từ các nhà cung cấp như Anthropic, Hugging Face và OpenAI, cho phép bạn chọn và chuyển đổi giữa các mô hình dựa trên nhu cầu và độ phức tạp của nhiệm vụ.

2. Trợ lý: Các thực thể AI có thể tùy chỉnh của TaskingAI có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng hoặc đào tạo nội bộ. Chức năng của chúng dựa trên mô hình được chọn và các công cụ được cung cấp, cho phép truy cập vào một phạm vi thông tin và khả năng rộng hơn.

3. Công cụ: Các công cụ của TaskingAI cho phép các trợ lý AI tương tác với các nguồn lực bên ngoài và thực hiện các hành động cụ thể, chẳng hạn như lấy thông tin trực tiếp hoặc giao tiếp với các hệ thống bên ngoài.

4. Truy xuất: Tính năng truy xuất cho phép các hệ thống AI truy cập vào các cơ sở dữ liệu bên ngoài, nâng cao khả năng cung cấp câu trả lời chính xác và liên quan đến ngữ cảnh hơn.

5. Dự án: TaskingAI tổ chức các đơn vị trong nền tảng, giúp quản lý các sáng kiến và thương hiệu khác nhau với sự phân chia rõ ràng và quản lý thông tin.

Bằng cách tận dụng các khái niệm cốt lõi này, bạn có thể tạo ra các trợ lý AI thực tế, chẳng hạn như một trợ lý lưu trữ có thể tìm các bài báo nghiên cứu liên quan về AI và trả lời các câu hỏi về các bài báo AI gần đây.

Hãy cùng tìm hiểu một ứng dụng thực tế của nền tảng TaskingAI bằng cách tạo ra một trợ lý AI có thể giúp chúng ta tìm và trả lời các câu hỏi về các bài báo nghiên cứu về AI.

Đầu tiên, chúng ta sẽ chọn mô hình OpenAI GPT-3.5 Turbo làm mô hình ngôn ngữ cho trợ lý của chúng ta. Mô hình này rất phù hợp cho các nhiệm vụ trả lời câu hỏi.

Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo một plugin mới để tìm kiếm kho lưu trữ arXiv. Plugin này sẽ cho phép trợ lý của chúng ta tìm kiếm và truy xuất các bài báo nghiên cứu liên quan.

Với mô hình và plugin đã được thiết lập, chúng ta sẽ tạo một trợ lý mới có tên là "Trợ lý Q&A Lưu trữ". Chúng ta sẽ cung cấp một lời nhắc hệ thống để hướng dẫn các phản hồi của trợ lý, và chúng ta sẽ tích hợp plugin tìm kiếm lưu trữ để cho phép trợ lý tìm và tóm tắt các bài báo nghiên cứu.

Bây giờ, hãy thử nghiệm trợ lý mới của chúng ta. Chúng ta sẽ yêu cầu nó tìm các bài báo nghiên cứu xu hướng tốt nhất về "tinh chỉnh" được công bố vào năm 2024. Trợ lý sẽ sử dụng công cụ tìm kiếm lưu trữ để tìm các bài báo liên quan và cung cấp tóm tắt. Sau đó, chúng ta có thể nhấp vào các liên kết để xem toàn bộ các bài báo trên trang web arXiv.

Để tiếp tục chứng minh các khả năng, chúng ta sẽ tinh chỉnh tìm kiếm của mình chỉ bao gồm các bài báo bằng tiếng Anh. Trợ lý sẽ cập nhật kết quả tìm kiếm tương ứng.

Đây chỉ là một ví dụ đơn giản về những gì bạn có thể tạo ra với TaskingAI. Nền tảng này cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng được điều khiển bởi AI có thể tương tác với một loạt các nguồn lực và công cụ bên ngoài. Tôi khuyến khích bạn khám phá nền tảng này thêm và chia sẻ các sáng tạo của riêng bạn trên Twitter và trong phần bình luận.

Trước khi bắt đầu vào mã, chúng ta sẽ cần tạo một API key. Sao chép API key và dán nó vào khối mã trong Google Colab mà tôi đã chuẩn bị trước đó.

Để bắt đầu sử dụng SDK, bước đầu tiên là cài đặt các gói TaskingAI bằng pip. Sau khi cài đặt hoàn tất, chúng ta sẽ khởi tạo khách hàng TaskingAI, sử dụng API key mà chúng ta đã sao chép trước đó để kết nối với nền tảng TaskingAI.

Tiếp theo, chúng ta sẽ thử liệt kê các trợ lý có sẵn trong tài khoản của chúng ta. Chúng ta có thể thấy "Trợ lý Q&A Lưu trữ" của chúng ta được liệt kê, cùng với mô tả mà chúng ta đã cung cấp trước đó trong nền tảng TaskingAI.

Bây giờ, hãy thử trò chuyện với trợ lý. Chúng ta sẽ tạo một phiên trò chuyện mới và gửi một tin nhắn người dùng, yêu cầu trợ lý tìm các bài báo về "rag" từ năm 2024. Một khi tin nhắn người dùng được gửi, trợ lý sẽ sử dụng plugin Lưu trữ để tìm kiếm các bài báo liên quan và tạo ra câu trả lời cho chúng ta.

Đối với việc sử dụng SDK nâng cao hơn, bạn nên tham khảo Trung tâm tài liệu tại docs.taskingai.com. Ở đó, bạn sẽ tìm thấy một giải thích chi tiết hơn về cách sử dụng sản phẩm TaskingAI, bao gồm cả các tích hợp mô hình và plugin mới nhất.

Đó là tất cả những gì trong video hôm nay về TaskingAI. Tôi hy vọng bạn đã tìm thấy thông tin này hữu ích và có được ý tưởng về những gì bạn có thể làm với nền tảng này. Đừng quên kiểm tra các liên kết trong mô tả bên dưới, bao gồm kho lưu trữ TaskingAI, trang Patreon của chúng tôi và tài khoản Twitter của chúng tôi. Hãy theo dõi thêm nội dung liên quan đến AI!