ادفع حسب الاستخدام - AI Model Orchestration and Workflows Platform
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الفرق، ولكن من الصعب التعامل مع العديد من الأدوات مع الحفاظ على التكاليف منخفضة وآمنة وسهلة النمو. يتناول هذا الدليل خمس منصات - Prompts.ai، وDomo، وLindy، وVectorShift، وGumloop - المصممة لمساعدة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل جيد لأي حجم فريق. إليك ما يجب أن تعرفه:
تتألق كل منصة بطريقتها الخاصة، سواء كان ذلك في توفير المال، أو عرض البيانات، أو تسهيل المهام، أو الحفاظ على أمان الأشياء. اختر الخيار الذي يناسب احتياجات فريقك وخبرته.
النقطة الأساسية: إذا كنت تراقب ميزانيتك وتستخدم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، فإن Prompts.ai لديها عروض رائعة وسهلة الاستخدام. عندما تحتاج إلى البيانات لاتخاذ الخيارات، فإن Domo هو الأفضل. بالنسبة للمهام التي تقوم بها الآلات، فإن Lindy وGumloop ملائمان بشكل مخصص، ويحافظ VectorShift على أمان الأشياء في نقاط البيانات الحساسة.
Prompts.ai هي أداة عمل قوية تم تصميمها لتسهيل عمل الذكاء الاصطناعي من خلال وضع أكثر من 35 نموذجًا كبيرًا للكلمات في طريقة واحدة آمنة لرؤيتها. إنه يتعامل مع المهمة الصعبة المتمثلة في استخدام العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المجموعات على تقليل الأموال التي يتم إنفاقها والحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان. هذا هو سبب كون Prompts.ai مميزًا.
يعد Prompts.ai مرنًا، حيث يسمح للمجموعات باستخدام أي نموذج كلمات كبير دون الالتزام بصانع واحد فقط. من GPT-4 وClaude إلى LLaMA وGemini، يمكن للمستخدمين الوصول إلى هذه النماذج بسهولة من خلال مكان واحد. وهذا ينهي المهمة الصعبة المتمثلة في استخدام العديد من الحسابات وطرق تجميع الأشياء معًا. يدعم الإعداد أيضًا المسارات القابلة للتغيير، مما يسمح بفحص A/B للمطالبات دون الحاجة إلى البرمجة أو العبث بكيفية تدفق العمل.
من خلال الحفاظ على التحكم الفوري في التعليمات البرمجية، يتيح Prompts.ai للمستخدمين الذين لا يقومون بالبرمجة تغيير قوالب الحديث دون الحاجة إلى برنامج ترميز. يمكن للفرق أن تبدأ بالمطالبات الموجودة، مما يجعل من السهل إنشاء طرق جيدة للتحدث باستخدام الذكاء الاصطناعي لجميع أنواع العمل.
يعرض Prompts.ai معلومات واضحة للغاية حول استخدام أموال الذكاء الاصطناعي من خلال عمليات فحص 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 عند الاستخدام. وقد أدت هذه الطريقة إلى خفض الاحتياجات المالية للمجموعات من الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%.
تحتوي كل خطة على فحوصات امتثال وأدوات قواعد ومساحة تخزين مشتركة مدمجة. تساعد هذه حتى الفرق الصغيرة في الحفاظ على مستوى عالٍ من الأمان وتشغيل قواعد بيانات قوية على جميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي.
تقدم Prompts.ai أكثر من مجرد أدوات؛ فهو يوفر مساعدة مباشرة لبدء التشغيل وتعلمًا عالي المستوى. يمكن للمستخدمين أيضًا الانضمام إلى مجموعة حيوية من الخبراء الفوريين. يتيح برنامج شهادة المهندس الفوري الخاص بالمنصة للمجموعات تنمية مهاراتهم الخاصة، مما يجعل الفرق قادرة على صياغة مطالبات جيدة وضبط عملياتهم بأنفسهم.
Domo هي أداة للعمل الذكي تساعد الفرق على العمل بشكل أفضل مع الذكاء الاصطناعي من خلال دمج البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. الجزء الرئيسي منه هو كيفية مزج العديد من أنواع البيانات وإعدادات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على المجموعات العمل على مهام الذكاء الاصطناعي. دعونا نتعمق في كيفية تعزيز تقنية المزج والمطابقة والأدوات المخصصة من Domo لوظائف الذكاء الاصطناعي.
يعد Domo رائعًا في العمل الجماعي للذكاء الاصطناعي لأنه يتيح للعديد من أنواع الذكاء الاصطناعي العمل في وقت واحد. ويستخدم الذكاء الاصطناعي من OpenAI وAnthropic وwatsonx.ai وDatabricks، بحيث يمكن للفرق اختيار ما يحلو لهم دون الالتزام بخيار واحد.
يتصل Cloud Amplifier الخاص بالمنصة بأكثر من 1000 نقطة بيانات، مثل Snowflake وAWS وGoogle BigQuery وAzure وOracle وSalesforce. يتيح هذا الرابط الواسع للفرق سحب البيانات من الأدوات التي يستخدمونها بالفعل ووضعها في عمل الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى الاستغناء عن عمليات نقل البيانات الصعبة.
يعمل Domo أيضًا على تسهيل استخدام نماذج التعلم من خلال إعداد السحب والإفلات البسيط. يتيح ذلك لأي شخص، حتى بدون مهارات تقنية، إضافة نماذج من أماكن مثل watsonx.ai وDatabricks إلى مسارات البيانات بسهولة، والحصول على رؤى عميقة دون الحاجة إلى البرمجة. تساعد مهارات المزج هذه في إنشاء قاعدة صلبة لتدفقات العمل المخصصة في Domo.
باستخدام MagicETL، يمكن للفرق دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة في خطوات تغيير البيانات. يتيح ذلك لخبراء البيانات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من أماكن مثل watsonx.ai وDatabricks لتدريب النماذج وإنشاء بيانات جديدة في مساراتهم. يعزز هذا الارتباط السلس مدى تلقائية النظام ويساعد في تحسين إعداد البيانات.
تعمل أدوات ML الخاصة بـ Domo أيضًا على تطوير ما يمكنها فعله من خلال السماح بنماذج الذكاء الاصطناعي الإبداعية من مواقع الشركاء. تساعد هذه الأدوات الفرق على إنشاء أدوات ذكاء اصطناعي مخصصة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم، بدءًا من إنشاء التطبيقات ووصولاً إلى تنظيف البيانات وإعدادها. وباستخدام هذه الأجزاء، يمكن للفرق تحسين سير عملها وإيجاد طرق جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للأفكار الذكية.
ترفع Lindy عمل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى جديد من خلال جلب وكلاء متحدثين يهدفون إلى مساعدة كيفية عمل الفرق. تتيح أداة الذكاء الاصطناعي هذه للمجموعات إعداد تدفقات ذكية باستخدام عوامل الذكاء الاصطناعي الناطقة الخاصة. باستخدام 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 بشكل جيد 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، ولمهمة أخرى، نموذج أشبه بالفن لصنع الأشياء.
تنضم الأداة إلى أدوات العمل مثل Slack وGoogle Workspace وSalesforce وHubSpot. يتيح ذلك للفرق إنشاء وكلاء يحصلون على البيانات منها، 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 بشكل جيد عبر المواقع.
لدى Lindy 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، ويطلع عليها آخر، ويقدم ثالث ردودًا مناسبة. تعمل هذه الطريقة المقسمة على تسهيل التدفقات الصعبة وتضمن تنفيذ الخطوات بشكل صحيح.
تعتبر Lindy رائعة في إنشاء التدفقات التي تناسب احتياجات الفرق. باستخدام الكلمات اليومية، تتيح الأداة للمستخدمين قول ما يريدون القيام به، وتحدد التدفقات المطلوبة. يعد إعداد التحدث هذا سهل الاستخدام، حتى لو كنت لا تعرف الأشياء التقنية جيدًا.
From easy data put-in to big choices, Lindy’s agents do many jobs. The platform uses if-this-then-that logic, letting agents make choices from the info they get. This change makes it easy to run flows that used to need people to check often.
ولمساعدة المزيد، تمتلك Lindy نماذج تدفق لأشياء مثل التحقق من العملاء المحتملين ومساعدة العملاء وإنشاء المحتوى. يمكن للفرق تغيير هذه إلى ما يحتاجون إليه. بالإضافة إلى ذلك، تراقب المنصة كيفية عمل التدفقات، مما يسمح للمجموعات بإصلاح عملائها وتحسينهم بمرور الوقت. كل شيء آمن وثابت.
تضع ليندي السلامة في المقام الأول من خلال التشفير عالي المستوى للبيانات، سواء أثناء الحركة أو الجلوس. وهو يفي بقواعد SOC 2 Type II ويحتفظ بسجلات مفصلة لما يفعله وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الفرق على الالتزام بالقواعد.
يمكن للقادة تعيين الأدوار لتحديد من يمكنه إنشاء عوامل الذكاء الاصطناعي أو تغييرها أو استخدامها. وهذا يبقي العمل قابلاً للتغيير ولكنه آمن.
بالنسبة للمجموعات ذات الاحتياجات المحدودة للبيانات، توفر Lindy أماكن لخيارات البيانات 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 على التعامل مع البيانات الحساسة أثناء استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي.
VectorShift هي أداة ذكاء اصطناعي آمنة تم إعدادها للعمل الجماعي والتي تحتوي على البيانات الأساسية. لقد تم تصميمه خصيصًا للمجالات التي يكون فيها الحفاظ على أمان البيانات والالتزام بالقواعد أمرًا ضروريًا.
The tool works well with many AI types and sources while keeping tight rules on data. With set deals (DPAs) with groups like OpenAI, VectorShift makes sure that user data is not used for AI learning. These parts build a strong base for the tool’s top safety steps.
تلتزم VectorShift بقواعد SOC 2 Type II وHIPAA وGDPR، باستخدام AES-256 لقفل البيانات غير المتحركة وTLS 1.3 لنقل البيانات. توفر الأدوار التي تحدد من يمكنه إدخال البيانات (RBAC) مزيدًا من الأمان. تحتوي الأداة على فحوصات أمان ثابتة، واختبارات للنقاط الضعيفة، وتحتوي على مرشحات PII مدمجة ووحدات حماية LLM للحفاظ على أمان البيانات. بالنسبة للبيانات الأساسية للغاية، يتم تعيين المزيد من طبقات القفل وقواعد الدخول الصارمة وعمليات التحقق بدون توقف. تحافظ الأداة أيضًا على انخفاض استخدام البيانات ولديها قاعدة ثابتة لعدم البيع.
للمساعدة في العمل الآمن للذكاء الاصطناعي، تستمر VectorShift في تقديم دروس أمنية. يساعد ذلك الفريق على معرفة أفضل الطرق للتعامل مع البيانات الأساسية في إعدادات الذكاء الاصطناعي.
Gumloop هي أداة ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام تساعد الأشخاص الذين لا يعرفون البرمجة على إعداد مهام الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. يحتوي على نظام سحب وإفلات بسيط يجعل من السهل بدء هذه المهام والتعامل معها.
الميزة الرئيسية لـ Gumloop هي شاشتها حيث يمكن للمجموعات تجميع "التدفقات" من "العقد" المختلفة مثل استخراج الويب أو قراءة ملفات PDF أو الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للمهام الأكبر حجمًا، تعمل "التدفقات الفرعية" على إبقاء الأمور مرتبة وتوفر الوقت.
لاحظ Omid G من Marketer Milk مدى جودة تغييرات Gumloop من خلال إنشاء أداة لنشر المدونة. تمزج هذه الأداة بين تدفق الكلمة الرئيسية والتدفق الفرعي لمظهر Google وسحب البيانات المنظمة.
يمكن لـ Gumloop أن يفعل الكثير، من خلال خيارات التفرع والتكرار والخيارات. يمكنك جعله يبدأ في تنفيذ الأشياء من خلال رسائل البريد الإلكتروني وSlack وخطافات الويب والمزيد. بدءًا من إرسال رسائل البريد الإلكتروني وحتى التعامل مع المستندات، يمكنه القيام بالكثير من المهام. مع وجود أكثر من 100 عقدة وإضافات مدمجة، هناك العديد من الطرق لربطها بتطبيقات أخرى.
قامت مجموعة تسويق بتجربة خمسة مسارات عمل - فحص العملاء المحتملين، وتغيير المنشورات القديمة، وفحوصات تحسين محركات البحث، وخطط وسائل التواصل الاجتماعي، وفرز البريد الإلكتروني. لقد شهدوا نتائج رائعة: زيادة بنسبة 65% في الاجتماعات وتوفير حوالي 10 ساعات أسبوعيًا من العمل المعتاد.
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO @ Instacart
"Gumloop has been critical in helping all teams at Instacart - including those without technical skills - adopt AI and automate their workflows, which has greatly improved our operational efficiency." – Fidji Simo, CEO @ Instacart
تحتوي المنصة على أدوات ذكاء اصطناعي مدمجة مثل Categorizer وAsk AI وSummarizer وExtractor. يمكن للفرق تغيير المطالبات، أو الاختيار من بين أفضل النماذج مثل GPT-4، وClaude، وCohere، وGemini، وDeepseek، أو استخدام مفاتيح API الخاصة بهم لمزيد من التحكم. ومع ذلك، بالنسبة للفرق التي تحتاج إلى إعدادات خاصة جدًا أو نصوص برمجية مخصصة متطورة، قد لا يناسب Gumloop جميع احتياجاتهم.
يركز Gumloop كثيرًا على الحفاظ على الأشياء آمنة وبما يتماشى مع القواعد. إنه يطابق أعلى قواعد الأمان، مثل SOC2 Type II وGDPR. كما أنه يتناسب مع الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة. خطة خصوصية البيانات والجزء الخاص بالمملكة المتحدة، وتراقبها لجنة التجارة الفيدرالية. تضمن هذه الخطوات أن المجموعات يمكنها التعامل بشكل جيد مع البيانات السرية، خاصة في المناطق التي بها الكثير من القواعد أو عندما تتعامل مع الكثير من معلومات العملاء.
From the deep checks done above, here is a quick look at what these sites do well and what they don’t. This will help you match what each site can do with what you need for your work and tech needs.
لدى Prompts.ai 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 بأمان على أعلى مستوى، وخطوات بدء سهلة، ومجموعة مشغولة من المهندسين الفوريين.
يعد Domo رائعًا في مزج معلومات الذكاء الاصطناعي في صور وتقارير بيانات سهلة الفهم، مما يجعله الاختيار الأفضل للاختيارات المستندة إلى البيانات.
تجعل Lindy من السهل تشغيل إجراءات العمل من خلال الحديث العادي، مما يجعل المهام السهلة - خاصة في مساعدة العملاء - تعمل بشكل أفضل.
يعمل VectorShift على مزج البيانات المتجهة مع البحث عن المعنى، مما يجعله الأفضل لاحتواء مخازن المستندات ومراكز المعرفة واسعة النطاق.
يتيح Gumloop للمستخدمين الذين ليس لديهم مهارات تقنية القيام بخطوات عمل الذكاء الاصطناعي من خلال حركات السحب والإفلات البسيطة.
انظر إلى الجدول أدناه للحصول على عرض سريع لما يركز عليه كل موقع بشكل أساسي والأشياء الرائعة الرئيسية الخاصة به:
عند اختيار منصة، فكر في ما تعرفه مجموعتك جيدًا وما يتعين عليك القيام به. إذا كنت تريد طريقة واحدة للحصول على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي وخطط تكلفة واضحة، فإن موقع Promots.ai هو الخيار الأمثل. 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 يستطيعون الوثوق بالسلامة، مثل فحوصات SOC2 واللائحة العامة لحماية البيانات. كما أن التعلم الجيد والمساعدة في البدء هو المفتاح 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 واحد لديه نقاط القوة الخاصة به؛ إنهم يتعاملون مع أشياء مثل سهولة الاستخدام والحفاظ على التكلفة والسلامة بطرق مختلفة.
يتألق Prompts.ai كحزمة كاملة لإدارة سير عمل الذكاء الاصطناعي. فهو يوفر لك أكثر من 35 نموذجًا للذكاء الاصطناعي ومراقبة التكلفة في الوقت الفعلي والتي يمكنها خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%، وهو أمر رائع للمجموعات التي تراقب ميزانياتها وتحتاج إلى مستوى عالٍ من الأمان. إنها تضم مجموعة كبيرة من المهندسين الفوريين وعملية بدء تشغيل سهلة. وهذا يجعله اختيارًا جيدًا للشركات التي بدأت للتو في استخدام الذكاء الاصطناعي أو خلط العديد من الأدوات. تستفيد فرق البحث من مقارنات النماذج وتفاصيل التكلفة العميقة، مما يجعل أموالهم تذهب إلى أبعد من ذلك.
منصات أخرى تناسب المزيد من الاحتياجات المحددة. تم تصميم Domo للفرق التي تقوم بتحويل البيانات إلى أجزاء مفيدة ولوحات واضحة للقادة. تركز Lindy على تسهيل خدمة العملاء باستخدام أدوات الكلمات، وهي مفيدة للمحلات التجارية الصغيرة. يعد VectorShift هو الأفضل لفرز مجموعات كبيرة من الأوراق باستخدام البحث الذكي، ويناسب Gumloop الأشخاص الذين لا يتمتعون بالذكاء التكنولوجي، مما يسمح لهم ببناء سير عمل الذكاء الاصطناعي بسهولة.
يتيح Prompts.ai للفرق خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي من خلال نظام TOKN للدفع أولاً بأول، والذي يمكنه خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98%. إنه يجمع أكثر من 35 نموذج لغة رائدًا في مكان واحد، مما يلغي الحاجة إلى التعامل مع العديد من البائعين الفرعيين، مما يجعل العمل أسهل ويقلل التكاليف الإضافية.
يحتوي الموقع أيضًا على أدوات قوية للتحكم في التكاليف، مثل FinOps، والتي توضح مقدار المبلغ الذي يتم إنفاقه على الذكاء الاصطناعي أثناء حدوثه. تساعد هذه الأدوات الفرق على مراقبة أموالهم عن كثب واتخاذ خيارات ذكية، والتأكد من استخدام الأموال النقدية بشكل جيد والحفاظ على السيطرة المالية على عمل الذكاء الاصطناعي.
تأخذ VectorShift سلامة البيانات على محمل الجد، وتلتزم بقواعد مثل SOC 2، وGDPR، وHIPAA. إنهم يتأكدون من إخفاء جميع البيانات عن طريق التشفير، مما يحافظ عليها في مأمن من العيون التي لا ينبغي أن تراها. غالبًا ما يقومون بفحص أمانهم للعثور على أي نقاط ضعف وإصلاحها قبل أن تصبح مشكلة.
تتأكد الشركة أيضًا من إبرام صفقات قوية مع موفري النماذج، مع التأكد من عدم استخدام بيانات العميل مطلقًا للتدريب. تساعد هذه الخطوات في بناء نظام قوي وموثوق للحفاظ على البيانات المهمة آمنة أثناء جميع أجزاء العمل الجماعي.
