Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الفرق، ولكن من الصعب التعامل مع العديد من الأدوات مع الحفاظ على التكاليف منخفضة وآمنة وسهلة النمو. يبحث هذا الدليل في خمس منصات - Prompts.ai، دومو، ليندي، فيكتور شيفت، و جوملوب - مصممة لمساعدة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل جيد لأي حجم فريق. إليك ما يجب أن تعرفه:
تتألق كل منصة في طريقها، سواء كان ذلك لتوفير المال، أو عرض البيانات، أو تسهيل المهام، أو الحفاظ على سلامة الأشياء. اختر الخيار الذي يناسب احتياجات فريقك ومعرفته.
النقطة الرئيسية: إذا كنت تراقب ميزانيتك وتستخدم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، Prompts.ai لديها صفقات رائعة وسهلة الاستخدام. عندما تحتاج إلى بيانات لاتخاذ الخيارات، دومو هو من الدرجة الأولى. للمهام التي تقوم بها الآلات، ليندي و جوملوب مناسبة حسب الطلب، و فيكتور شيفت يحافظ على سلامة الأشياء في نقاط البيانات الحساسة.
Prompts.ai هي أداة عمل قوية تم تصميمها لتسهيل عمل الذكاء الاصطناعي من خلال وضع أكثر من 35 نموذجًا للكلمات الكبيرة في طريقة واحدة آمنة وحيدة لرؤيتها. إنه يتعامل مع المهمة الصعبة المتمثلة في استخدام العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، ومساعدة المجموعات على خفض الأموال التي يتم إنفاقها والحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان. هذا هو سبب كون Prompts.ai مميزًا.
Prompts.ai قابل للانحناء، مما يسمح للمجموعات باستخدام أي نموذج للكلمات الكبيرة دون التمسك بصانع واحد فقط. من جي بي تي -4 و كلود إلى لاما و الجوزاء، يمكن للمستخدمين الوصول إلى هذه النماذج بسهولة من خلال مكان واحد. هذا ينهي المهمة الصعبة المتمثلة في استخدام العديد من الحسابات وطرق تجميع الأشياء معًا. يدعم الإعداد أيضًا المسارات القابلة للتغيير، مما يسمح لـ A/B بفحص المطالبات دون الحاجة إلى الترميز أو العبث بكيفية تدفق العمل.
من خلال إبقاء التحكم الفوري خارج التعليمات البرمجية، يتيح Prompts.ai للمستخدمين الذين لا يستخدمون التعليمات البرمجية تغيير قوالب الحديث دون الحاجة إلى مبرمج. يمكن للفرق أن تبدأ بالمطالبات الموجودة، مما يجعل من السهل إنشاء طرق جيدة للتحدث بالذكاء الاصطناعي لجميع أنواع العمل.
يعرض Prompts.ai معلومات واضحة جدًا عن استخدام أموال الذكاء الاصطناعي مع فحوصات الاستخدام المضمنة التي تراقب التكاليف فور حدوثها. تتيح فكرة TOKN Credits الخاصة بالمنصة للمجموعات مشاركة الاعتمادات والتعامل معها بشكل جيد، وتغيير تكاليف الذكاء الاصطناعي المحددة إلى خطة الدفع حسب الاستخدام. وقد أدت هذه الطريقة إلى خفض احتياجات أموال الذكاء الاصطناعي للمجموعات بنسبة تصل إلى 98٪.
تحتوي كل خطة على اختبارات الامتثال وأدوات القواعد والتخزين المشترك المضمنة. تساعد هذه حتى الفرق الصغيرة في الحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان وتطبيق قواعد بيانات قوية على جميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي.
يقدم Prompts.ai أكثر من مجرد أدوات؛ إنه يوفر مساعدة مباشرة لبدء التشغيل وتعلمًا من الدرجة الأولى. يمكن للمستخدمين أيضًا الانضمام إلى مجموعة حية من الخبراء الفوريين. يتيح برنامج شهادة المهندس الفوري الخاص بالمنصة للمجموعات تنمية مهاراتها الخاصة، مما يجعل الفرق قادرة على صياغة مطالبات جيدة وضبط عملياتها بنفسها.
Domo هي أداة للعمل الذكي تساعد الفرق على العمل بشكل أفضل مع الذكاء الاصطناعي من خلال الانضمام إلى البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. ويتمثل الجزء الرئيسي منه في كيفية مزج العديد من أنواع البيانات وإعدادات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من السهل على المجموعات العمل على مهام الذكاء الاصطناعي. دعونا نتعمق في كيفية قيام تقنية المزج والمطابقة والأدوات المخصصة من Domo بتعزيز وظائف الذكاء الاصطناعي.
يعد Domo رائعًا في العمل الجماعي للذكاء الاصطناعي لأنه يتيح للعديد من أنواع الذكاء الاصطناعي العمل في وقت واحد. يستخدم الذكاء الاصطناعي من أوبن إيه آي، أنثروبي، watsonx.ai، و قواعد البيانات، حتى تتمكن الفرق من اختيار ما يحلو لها دون الالتزام بخيار واحد.
يتصل مكبر الصوت السحابي للمنصة بأكثر من 1,000 نقطة بيانات، مثل ندفة الثلج، الخدمات اللاسلكية المتقدمة، جوجل بيج كويري، أزرق سماوي، أوراكل، و سالسفورس. يتيح هذا الرابط الواسع للفرق سحب البيانات من الأدوات التي يستخدمونها بالفعل ووضعها في أعمال الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى الاستغناء عن تحركات البيانات الصعبة.
يعمل Domo أيضًا على تسهيل استخدام نماذج التعلم من خلال إعداد بسيط بالسحب والإسقاط. يتيح ذلك لأي شخص، حتى بدون المهارات التقنية، إضافة نماذج من أماكن مثل watsonx.ai و Databricks إلى مسارات البيانات بسهولة، والحصول على رؤى عميقة دون الحاجة إلى البرمجة. تساعد مهارات الخلط هذه في إنشاء قاعدة صلبة لتدفقات العمل المخصصة في Domo.
باستخدام MagicETL، يمكن للفرق مزج نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في خطوات تغيير البيانات. يتيح ذلك لخبراء البيانات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من أماكن مثل watsonx.ai و Databricks لتدريب النماذج وإنشاء بيانات جديدة في مساراتهم. يعزز هذا الارتباط السلس مدى تلقائية النظام ويساعد على تحسين إعداد البيانات.
تعمل أدوات التعلم الآلي من Domo أيضًا على تنمية ما يمكنها القيام به من خلال السماح بدخول نماذج الذكاء الاصطناعي الإبداعية من مواقع الشركاء. تساعد هذه الأدوات الفرق على إنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة المصممة خصيصًا لما يحتاجون إليه، بدءًا من إنشاء التطبيقات وحتى تنظيف البيانات وإعدادها. وباستخدام هذه الأجزاء، يمكن للفرق تحسين سير عملها وإيجاد طرق جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للأفكار الذكية.
ترتقي Lindy بعمل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد من خلال جلب وكلاء متحدثين يهدفون إلى المساعدة في كيفية عمل الفرق. تتيح أداة الذكاء الاصطناعي هذه للمجموعات إعداد التدفقات الذكية باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الناطقين الخاصين. مع Lindy، يمكن للفرق التعامل مع المهام الصعبة في العديد من الأنظمة ونقاط البيانات، مما يوفر طريقة جديدة للعمل مع الذكاء الاصطناعي معًا.
يتناسب تصميم Lindy السهل جيدًا مع العديد من أنواع وأنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق الاختيار من بين نماذج كلمات مختلفة بناءً على الوظيفة. بالنسبة لمهمة واحدة، يمكن استخدام نموذج جيد في التفكير وفرز البيانات، وبالنسبة لمهمة أخرى، يمكن استخدام نموذج أكثر شبهاً بالفن لصنع الأشياء.
تنضم الأداة إلى أدوات العمل مثل سلاك، غوغل وورك سبيس، ساليسفورس، و هوب سبوت. يتيح ذلك للفرق إنشاء وكلاء يحصلون على البيانات من هؤلاء، ويعملون معها من خلال الذكاء الاصطناعي، ويرسلون المعلومات مرة أخرى بشكل صحيح. من خلال ربط هذه الأدوات، تجعل Lindy التدفقات سلسة وتساعد على مشاركة البيانات جيدًا عبر المواقع.
لدى ليندي أيضًا نظام متعدد الوكلاء، حيث يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الخبراء معًا على أجزاء من التدفق. على سبيل المثال، قد يحصل أحد الوكلاء على بيانات المستخدم، وينظر آخر إليها، ويقوم وكيل ثالث بعمل ردود مناسبة. هذه الطريقة المنقسمة تجعل التدفقات الصلبة سهلة وتضمن تنفيذ الخطوات بشكل صحيح.
تعتبر Lindy رائعة لإجراء التدفقات التي تناسب ما تحتاجه الفرق. باستخدام الكلمات اليومية، تتيح الأداة للمستخدمين قول ما يريدون القيام به، وتقوم بعرض التدفقات المطلوبة. هذه إعداد التحدث سهل الاستخدام، حتى لو كنت لا تعرف الأشياء التقنية جيدًا.
من سهولة إدخال البيانات إلى الخيارات الكبيرة، يقوم وكلاء Lindy بالعديد من الوظائف. تستخدم المنصة إذا كان هذا هو المنطق، مما يسمح للوكلاء بالاختيار من المعلومات التي يحصلون عليها. هذا التغيير يجعل من السهل تشغيل التدفقات التي كانت تحتاج إلى الأشخاص للتحقق كثيرًا.
للمساعدة أكثر، قامت ليندي نماذج التدفق لأشياء مثل التحقق من العملاء المحتملين ومساعدة العملاء وإنشاء المحتوى. يمكن للفرق تغيير هذه الأشياء إلى ما يحتاجون إليه. بالإضافة إلى ذلك، تراقب المنصة كيفية عمل التدفقات، مما يسمح للمجموعات بإصلاح وكلائها وتحسينهم بمرور الوقت. كل شيء آمن وثابت.
تضع Lindy السلامة أولاً من خلال الترميز الفائق للبيانات، سواء أثناء الحركة أو الجلوس. إنه يفي بقواعد SOC 2 Type II ويحتفظ بسجلات مفصلة لما يفعله وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الفرق على الالتزام بالقواعد.
يمكن للقادة أن يحددوا الأدوار لتحديد من يمكنه صنع وكلاء الذكاء الاصطناعي أو تغييرهم أو استخدامهم. هذا يجعل العمل قابلاً للتغيير ولكنه آمن.
بالنسبة للمجموعات ذات الاحتياجات المحدودة من البيانات، تمتلك Lindy أماكن للبيانات خيارات حتى تتمكن البيانات من البقاء في أماكن معينة. بالإضافة إلى ذلك، تعمل الأداة مع الأنظمة الخاصة من خلال روابط API الآمنة، مما يوفر طريقة آمنة وقادرة للتعامل مع البيانات الحساسة أثناء استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي.
VectorShift هي أداة آمنة للذكاء الاصطناعي تم إعدادها للعمل الجماعي الذي يحتوي على البيانات الأساسية. تم تصميمه فقط للحقول التي يكون فيها الحفاظ على أمان البيانات والالتزام بالقواعد من أهم الضرورات.
تعمل الأداة بشكل جيد مع العديد من أنواع ومصادر الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على القواعد الصارمة للبيانات. من خلال الصفقات المحددة (DPAs) مع مجموعات مثل OpenAI، يتأكد VectorShift من عدم استخدام بيانات المستخدم لتعلم الذكاء الاصطناعي. تشكل هذه الأجزاء قاعدة قوية لأهم خطوات الأمان للأداة.
تلتزم VectorShift بقواعد SOC 2 من النوع الثاني و HIPAA و GDPR، باستخدام AES-256 لقفل البيانات التي لا تتحرك و TLS 1.3 لنقل البيانات. توفر الأدوار التي توضح من يمكنه إدخال البيانات (RBAC) مزيدًا من الأمان. تحتوي الأداة على فحوصات أمان ثابتة واختبارات لنقاط الضعف ولديها فلاتر PII مدمجة وحراس LLM للحفاظ على سلامة البيانات. بالنسبة للبيانات الأساسية جدًا، يتم تعيين المزيد من طبقات القفل وقواعد الإدخال الصارمة وعمليات التحقق بدون توقف. تحافظ الأداة أيضًا على انخفاض استخدام البيانات ولديها قاعدة ثابتة لعدم البيع.
للمساعدة في العمل الآمن للذكاء الاصطناعي، يستمر VectorShift في إعطاء دروس الأمان. يساعد ذلك الفريق على معرفة أفضل الطرق للتعامل مع البيانات الرئيسية في إعدادات الذكاء الاصطناعي.
Gumloop هي أداة ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام تساعد الأشخاص الذين لا يعرفون الكود على إعداد مهام الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. يحتوي على نظام سحب وإسقاط بسيط يجعل من السهل بدء هذه المهام والتعامل معها.
الميزة الرئيسية لـ Gumloop هي شاشتها حيث يمكن للمجموعات تجميع «التدفقات» من «العقد» المختلفة مثل تجريف الويب أو قراءة PDF أو الاستيلاء على بيانات الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمهام الأكبر، تحافظ «Subflows» على ترتيب الأشياء وتوفير الوقت.
لاحظ Omid G من Marketer Milk مدى تغير Gumloop من خلال إنشاء أداة نشر مدونة. تمزج هذه الأداة تدفق الكلمات الرئيسية مع التدفق الفرعي لمظهر Google وسحب البيانات المنظمة.
يمكن لـ Gumloop أن يفعل أكثر من ذلك بكثير، من خلال خيارات التفرع والتكرار وخيارات if-then. يمكنك جعله يبدأ في القيام بأشياء من رسائل البريد الإلكتروني و Slack و webhooks والمزيد. من إرسال رسائل البريد الإلكتروني إلى التعامل مع المستندات، يمكنه القيام بالكثير من المهام. مع أكثر من 100 عقدة مدمجة وإضافات، هناك العديد من الطرق لربطها بالتطبيقات الأخرى.
جربت مجموعة تسويقية خمس عمليات سير عمل - التحقق من العملاء المحتملين، وتغيير المنشورات القديمة، وفحوصات تحسين محركات البحث، وخطط الوسائط الاجتماعية، وفرز البريد الإلكتروني. لقد رأوا نتائج رائعة: زيادة بنسبة 65٪ في الاجتماعات وتوفير حوالي 10 ساعات في الأسبوع في العمل المعتاد.
«لقد لعبت Gumloop دورًا حاسمًا في مساعدة جميع الفرق في Instacart - بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم مهارات تقنية - على اعتماد الذكاء الاصطناعي وأتمتة سير العمل، مما أدى إلى تحسين كفاءتنا التشغيلية بشكل كبير.»
— فيجي سيمو، الرئيس التنفيذي لشركة Instacart
تحتوي المنصة على أدوات ذكاء اصطناعي مدمجة مثل Categorizer، اسأل الذكاء الاصطناعيوالملخص والمستخرج. يمكن للفرق تغيير التعليمات والاختيار من بين أفضل الموديلات مثل GPT-4 و Claude كوهير، الجوزاء، و ديب سيك، أو استخدم مفاتيح API الخاصة بهم لمزيد من التحكم. ومع ذلك، بالنسبة للفرق التي تحتاج إلى إعدادات خاصة جدًا أو نصوص مخصصة متطورة، قد لا تناسب Gumloop جميع احتياجاتها.
يركز Gumloop كثيرًا على الحفاظ على سلامة الأشياء وبما يتماشى مع القواعد. وهو يطابق قواعد الأمان العليا، مثل SOC2 من النوع الثاني واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). كما أنها تتناسب مع الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة. تتم مراقبة خطة خصوصية البيانات والجزء الخاص بالمملكة المتحدة من قبل لجنة التجارة الفيدرالية. تضمن هذه الخطوات أن المجموعات يمكنها التعامل بشكل جيد مع البيانات السرية، خاصة في المناطق التي تحتوي على الكثير من القواعد أو عندما تتعامل مع الكثير من معلومات العملاء.
من خلال الفحوصات العميقة التي أجريت أعلاه، إليك نظرة سريعة على ما تقوم به هذه المواقع بشكل جيد وما لا تفعله. سيساعدك هذا على مطابقة ما يمكن أن يفعله كل موقع مع ما تحتاجه لعملك واحتياجاتك التقنية.
Prompts.ai لديها طريقة للوصول إلى أكثر من 35 نوعًا من الذكاء الاصطناعي، ويمكنها تتبع التكاليف في الوقت الفعلي وخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪، وتتمتع بسلامة عالية المستوى، وخطوات بدء سهلة، ومجموعة مشغولة من المهندسين السريعين.
دومو يعد أمرًا رائعًا في مزج معلومات الذكاء الاصطناعي في صور وتقارير بيانات سهلة الفهم، مما يجعله الاختيار الأفضل للاختيارات بناءً على البيانات.
ليندي يجعل من السهل تشغيل إجراءات العمل الروتينية من خلال التحدث العادي، مما يجعل المهام السهلة - خاصة في مساعدة العملاء - تعمل بشكل أفضل.
فيكتور شيفت يعمل على مزج بيانات المتجهات مع البحث عن المعنى، مما يجعله الأفضل للاحتفاظ بمتاجر المستندات الكبيرة ومراكز المعرفة.
جوملوب يتيح للمستخدمين الذين ليس لديهم مهارات تقنية اتخاذ خطوات عمل بالذكاء الاصطناعي بحركات السحب والإسقاط البسيطة.
انظر إلى الجدول أدناه للحصول على عرض سريع لما يركز عليه كل موقع بشكل أساسي والأشياء الرئيسية الرائعة:
عند اختيار منصة، فكر فيما تعرفه مجموعتك جيدًا وما تحتاج إلى القيام به. إذا كنت تريد طريقة واحدة للحصول على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي وخطط التكلفة الواضحة، Promots.ai جيد. قد تكون بعض الأنظمة الأساسية الأخرى مناسبة بشكل أفضل إذا كنت بحاجة إلى التركيز على أشياء مثل عرض البيانات أو الاحتفاظ بالمستندات.
يستخدم الكثيرون منصات كبيرة لأنهم يثقون في السلامة، مثل فحوصات SOC2 واللائحة العامة لحماية البيانات. أيضًا، يعد التعلم الجيد وبدء المساعدة أمرًا أساسيًا لاستخدامه بشكل صحيح. انظر جيدًا إلى كيفية تعامل كل منصة مع هذه الأجزاء لمعرفة ما إذا كانت تناسب ما تريده مجموعتك وتهدف إليه.
تعتمد أفضل أداة لسير عمل الذكاء الاصطناعي على ما يحتاجه فريقك ويريده. كل واحدة لديها نقاط القوة الخاصة بها؛ فهي تتعامل مع أشياء مثل سهولة الاستخدام وحفظ التكاليف والسلامة بطرق مختلفة.
Prompts.ai يتألق كحزمة كاملة لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي. فهو يوفر لك أكثر من 35 نموذجًا للذكاء الاصطناعي ومراقبة التكاليف في الوقت الفعلي والتي يمكن أن تخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪، وهو أمر رائع للمجموعات التي تراقب ميزانياتها وتحتاج إلى مستوى عالٍ من الأمان. لديها مجموعة كبيرة من المهندسين السريعين وعملية بدء تشغيل سهلة. هذا يجعله اختيارًا جيدًا للشركات التي بدأت للتو بالذكاء الاصطناعي أو مزج العديد من الأدوات. تستفيد فرق البحث من مقارنات النماذج وتفاصيل التكلفة العميقة، مما يجعل أموالها تذهب إلى أبعد من ذلك.
منصات أخرى تناسب المزيد من الاحتياجات المحددة. دومو تم تصميمه للفرق التي تقوم بتحويل البيانات إلى أجزاء مفيدة ولوحات واضحة للقادة. ليندي يركز على تسهيل خدمة العملاء باستخدام أدوات الكلمات، وهو أمر جيد للمحلات الصغيرة. فيكتور شيفت هو الأفضل لفرز مجموعات كبيرة من الأوراق باستخدام البحث الذكي، و جوملوب يناسب الأشخاص الذين ليسوا على دراية بالتكنولوجيا، مما يتيح لهم بناء تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بسهولة.
يتيح Prompts.ai للفرق خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي من خلال نظام TOKN للدفع أولاً بأول، مما قد يؤدي إلى خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪. فهي تجمع أكثر من 35 نموذجًا لغويًا رائدًا في مكان واحد، مما يلغي الحاجة إلى التعامل مع العديد من البائعين المشتركين، مما يجعل العمل أسهل ويقلل التكاليف الإضافية.
يحتوي الموقع أيضًا على أدوات قوية للتحكم في التكاليف، مثل FinOps، والتي توضح المبلغ الذي يتم إنفاقه على الذكاء الاصطناعي فور حدوثه. تساعد هذه الأدوات الفرق على مراقبة أموالهم عن كثب واتخاذ خيارات ذكية، مع التأكد من استخدام النقد بشكل جيد والحفاظ على السيطرة المالية على أعمال الذكاء الاصطناعي.
تأخذ VectorShift سلامة البيانات على محمل الجد، وتلتزم بقواعد مثل سوك 2، GDPR، و هيبا. يتأكدون من إخفاء جميع البيانات عن طريق التشفير، مما يجعلها آمنة من العيون التي لا ينبغي رؤيتها. غالبًا ما يتحققون من أمانهم للعثور على أي نقاط ضعف وإصلاحها قبل أن تصبح مشكلة.
تحرص الشركة أيضًا على إبرام صفقات قوية مع مزودي النماذج، مع التأكد من أنهم لا يستخدمون بيانات العميل أبدًا للتدريب. تساعد هذه الخطوات في بناء نظام قوي وموثوق للحفاظ على أمان البيانات المهمة أثناء جميع أجزاء العمل الجماعي.
