任务AI是一个革命性的平台,它赋予开发者轻松创建AI原生应用程序的能力。通过统一推理、检索和辅助等模块化功能,任务AI简化了开发过程,让您可以专注于构建创新解决方案。

任务AI平台的主要功能包括:

1. 灵活的模型选择:任务AI提供了来自Hugging Face和OpenAI等各种提供商的大型语言模型。这种灵活性让您可以为特定用例选择最合适的模型。

2. 可定制的助手:利用"助手"功能创建定制的AI实体,可执行从客户服务到内部培训等各种任务。通过选择模型、添加系统提示和集成外部工具来定制其功能。

3. 强大的工具和检索:任务AI的工具使AI助手能够与外部资源交互并执行特定操作,如获取实时信息或与其他系统通信。检索功能允许您的AI系统访问外部知识库,增强其提供准确和上下文相关答复的能力。

4. 无服务器云平台:任务AI最近推出了一个无服务器云平台,让您可以完全免费地访问和测试其功能。这个用户友好的UI和框架赋予您在AI驱动应用程序的前端和后端工作的能力。

5. 结构化项目管理:任务AI中的"项目"功能帮助您组织您的计划和资源,确保您的AI开发工作得到明确的划分和有效管理。

借助任务AI,您可以在几分钟内创建高质量的AI原生应用程序,利用大型语言模型和全面的工具及功能。探索该平台的功能,开启AI驱动应用程序开发的新可能性。

任务AI的新无服务器云平台提供了一个用户友好的UI和框架,用于高效灵活的大型语言模型应用程序开发。该平台提供了数百种AI模型和统一的API,扩展了您创建高质量AI原生应用程序的能力。

任务AI云平台背后的关键概念包括:

1. 模型:任务AI集成了来自Anthropic、Hugging Face和OpenAI等提供商的各种聊天完成模型,让您可以根据需求和任务复杂性选择和切换模型。

2. 助手:任务AI的可定制AI实体可执行各种任务,如客户服务或内部培训。它们的功能基于所选模型和提供的工具,能够访问更广泛的信息和功能。

3. 工具:任务AI的工具使AI助手能够与外部资源交互并执行特定操作,如获取实时信息或与外部系统通信。

4. 检索:检索功能允许AI系统访问外部知识库,增强其提供更准确和上下文相关答复的能力。

5. 项目:任务AI在平台内组织单元,有助于管理不同的计划和品牌,实现明确的划分和信息管理。

通过利用这些核心概念,您可以创建实用的AI助手,如一个可以找到相关AI研究论文并回答关于最新AI论文问题的档案助手。

让我们深入探讨任务AI平台的一个实际应用,创建一个可以帮助我们找到并回答有关AI研究论文问题的AI助手。

首先,我们将选择OpenAI GPT-3.5 Turbo模型作为助手的语言模型。这个模型非常适合问答任务。

接下来,我们将创建一个用于搜索arXiv档案的新插件。这个插件将允许我们的助手搜索和检索相关的研究论文。

设置好模型和插件后,我们将创建一个名为"档案问答机器人"的新助手。我们将提供一个系统提示来指导助手的响应,并集成档案搜索插件,使助手能够找到并总结研究论文。

现在,让我们测试一下我们的新助手。我们将要求它找到2024年发表的关于"微调"的最新研究论文。助手将使用档案搜索工具找到相关论文并提供摘要。我们可以点击链接在arXiv网站上查看完整的论文。

为了进一步展示其功能,我们将将搜索范围限制为只包括英文论文。助手将相应地更新搜索结果。

这只是您可以使用任务AI创建的一个简单示例。该平台提供了一个灵活而强大的框架,用于构建能够与各种外部资源和工具交互的AI驱动应用程序。我鼓励您进一步探索该平台,并在Twitter和评论区分享您自己的创作。

在深入研究代码之前,我们需要创建一个API密钥。复制API密钥并将其粘贴到我之前准备好的Google Colab代码块中。

要开始使用SDK,第一步是使用pip安装任务AI软件包。安装完成后,我们将初始化任务AI客户端,它将使用我们之前复制的API密钥连接到任务AI平台。

接下来,我们将尝试列出我们账户中可用的助手。我们可以看到我们的"档案问答机器人"被列出,并且有我们之前在任务AI平台上提供的描述。

现在,让我们尝试与助手进行对话。我们将创建一个新的聊天会话,并发送一条用户消息,要求助手找到2024年关于"rag"的论文。一旦用户消息被发送,助手将利用档案插件搜索相关论文并为我们生成答复。

对于SDK的更高级用法,您应该参考docs.taskingai.com的文档中心。在那里,您将找到有关如何使用任务AI产品的更详细解释,包括最新的模型和插件集成。

今天关于任务AI的视频就到这里。我希望您觉得这些信息很有用,并对您可以使用该平台做些什么有了一个概念。不要忘记查看下面的描述中的链接,包括任务AI存储库、我们的Patreon页面和Twitter账户。敬请期待更多AI相关的内容!

任务AI平台提供了一个全面和用户友好的解决方案,用于开发AI驱动的应用程序。其关键功能,包括访问各种大型语言模型的能力、各种工具和检索功能的集成,以及项目的组织,使其成为高效灵活AI开发的强大平台。

无服务器云平台的引入使开发者能够轻松测试和创建AI原生应用程序,简化了开发过程。该平台直观的UI和在应用程序前端和后端工作的能力使其对各种技能水平的用户都很容易使用。

通过探索创建档案助手的实际应用,视频展示了该平台的功能。助手搜索相关研究论文并回答有关AI概念的问题的能力展示了该平台在各种用例中的潜力。

Python SDK的集成进一步增强了该平台的可访问性,使开发人员能够以编程方式与任务AI平台进行交互。详细的文档和对平台集成的持续更新确保用户可以保持最新并利用AI生态系统的最新进展。

总的来说,任务AI平台为寻求轻松灵活地创建创新AI驱动应用程序的开发人员提供了一个引人注目的解决方案。