Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تتسم إدارة الذكاء الاصطناعي عبر الفرق بالفوضى - فهناك الكثير من الأدوات وارتفاع التكاليف والجهود المكررة. الحل؟ المنصات التي توحد أفضل موديلات الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 و Claude و PalM 2، تعمل على تبسيط سير العمل وفرض الحوكمة.
إليك ما تحتاج إلى معرفته:
تساعد هذه المنصات الشركات على خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي ودفع التعاون الجماعي وتبسيط الحوكمة. سواء كنت بحاجة التحرير المشترك في الوقت الفعلي، إعدادات السحابة المتعددة، أو الوصول إلى النموذج الموحد، هناك حل مصمم خصيصًا ليناسب فريقك.
دعونا نستكشف كيفية عملها.
تم تصميم Prompts.ai للمجموعات، مما يوفر مساحة الذكاء الاصطناعي التي تضع العمل الجماعي في المقام الأول. على عكس الأدوات المخصصة لشخص واحد فقط، فإنها تركز على المهام الجماعية وتتيح للكثيرين استخدامها في وقت واحد. يمكن للمجموعات العمل معًا على أعمال الذكاء الاصطناعي ومشاركة الأفكار على الفور وإنشاء مهام معقدة دون أي خلط.
يعمل Prompts.ai على تسهيل العمل الجماعي من خلال جلب أكثر من 35 نوعًا من أفضل أنواع الذكاء الاصطناعي - مثل GPT-4 وكلود ولاما وجيميني - في مساحة واحدة. هذا يقلل من الحاجة إلى التوفيق بين العديد من الحسابات أو استخدام شاشات مختلفة. يتمثل جزء أساسي من هذا المجال في مقارنة النماذج جنبًا إلى جنب، والسماح للمجموعات باختبار أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة والتحقق منها. على سبيل المثال، يمكن للفرق الإعلانية تجربة أنواع مختلفة لإنشاء نص الإعلان، بينما يمكن لفرق الدعم اكتشاف أفضل طريقة للإجابة على أسئلة العملاء. يتيح لهم هذا الإعداد الواحد مقارنة ما هو الأفضل والتكاليف والنتائج، كل ذلك في مكان واحد.
ترتبط المنصة أيضًا بشكل جيد بالأدوات اليومية مثل Slack و Gmail و Trello من خلال روابط AI. يمكن للمجموعات إعداد المهام عبر هذه الأدوات دون الحاجة إلى إنشاء روابط خاصة بها أو التعامل مع العديد من مفاتيح API.
العمل كواحد هو المفتاح في Prompts.ai. يمكن للمجموعات تعديل المطالبات جنبًا إلى جنب مع أدوات مثل اللوحات البيضاء والمستندات، مما يوفر مساحة مثل محرر مستندات Google. يتيح ذلك لأصحاب الإعلانات والكتاب وأصحاب الخطط والرؤساء العمل معًا بدون جدران.
كل الحديث عن المشروع في مكان واحد، لذا فإن الخيارات والأخبار واضحة، مما يقلل من الاختلاط ويتأكد من أن كل شيء واضح.
تعمل Prompts.ai على جعل المجموعات أكثر كفاءة من خلال التتبع الواضح لاستخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عدد الرموز المستخدمة والتكاليف ومدى نجاحها. تساعد هذه الرؤية الواضحة رؤساء التكنولوجيا على اختيار كيفية استخدام الموارد واختيار النماذج. أيضًا، القواعد القوية بشأن من يمكنه رؤية ما يحافظ على سير العمل آمنًا ومنظمًا.
من خلال الحفظ الآمن عالي المستوى والفحوصات الكاملة، يمكن للفرق استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتأكد من أن الحفاظ على أمان البيانات واتباع القواعد أمر أساسي في كل خطوة. تُظهر هذه الطريقة الكاملة خطة المنصة لمساعدة المجموعات على طرح أفكار جديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يعمل جيدًا معًا.
يضع Vertex AI من Google Cloud الكثير من نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي في منطقة عمل واحدة واضحة. من خلال مزج أدوات الذكاء الاصطناعي من Google مع الخيارات الأخرى، توفر المنصة مساحة حيث يمكن للفرق إجراء إصلاحات الذكاء الاصطناعي وتجربتها واستخدامها. دعونا نلقي نظرة على ما يميز Vertex AI.
يعمل Vertex AI مع العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل بالم 2 و كودي، مصممة لوظائف مثل إنشاء النص وإنهاء التعليمات البرمجية والنظر إلى الصور. تتناسب المنصة أيضًا بشكل جيد مع إعدادات المصدر المفتوح المعروفة مثل تينسورفلو، PyTorch، و سايكيت-ليرن، مما يسمح للفرق بالاحتفاظ بأدواتها المفضلة والحفاظ على استمرار عملها العادي.
ال حديقة نموذجية يتيح لك الجزء استخدام النماذج الجاهزة من Google والأصدقاء الموثوق بهم مثل وجه معانق. على سبيل المثال، يمكن لفرق التسويق تجربة نماذج الكلمات لتخطيط كلمات الحملة، بينما يمكن لفرق المساعدة إلقاء نظرة على نماذج chatbot للتحدث بشكل أفضل مع المشترين.
منضدة فيرتex AI يتيح للأشخاص العمل معًا في الوقت الفعلي من خلال دفاتر الملاحظات المشتركة، حيث يمكن لأفراد البيانات وأفراد التكنولوجيا ورجال الأعمال الانضمام وتتبع التغييرات وكتابة الملاحظات.
لجعل تدفقات العمل الشاق أكثر بساطة، خطوط أنابيب فيرتيكس للذكاء الاصطناعي يقسم المشاريع إلى مهام صغيرة وسهلة. تتيح هذه الطريقة لأعضاء الفريق العمل على أجزاء من المشروع مع الحفاظ على الارتباط - وهو أمر رائع لإنشاء أنظمة الاقتراحات أو إنشاء المحتوى حسب الجهاز.
يواكب Google Cloud القواعد الشائعة من خلال دعم تنسيقات مثل أوننكسس لمشاركة النماذج و كيوبيفلو لخطط العمل. هذا يضمن أن الفرق يمكنها نقل النماذج بين الأماكن أو العمل مع الأصدقاء الخارجيين دون أن تكون عالقة في الأنظمة المغلقة.
تدعم المنصة أيضًا واجهات برمجة تطبيقات REST و gRPC طرق، مما يجعل من السهل إضافة أدوات الذكاء الاصطناعي بأشياء مثل سالسفورس، سلاك، أو التطبيقات التي أنشأتها.
يمنحك Google Cloud العديد من الطرق لوضع الأشياء في مكانها، بدءًا من المساعدة الكاملة من قبلهم وحتى إعدادات الحاويات المخصصة. يمكن للفرق البدء باستدعاءات سهلة لواجهة برمجة التطبيقات والنمو إلى أنظمة كبيرة متعددة النماذج حسب الحاجة. من خلال الاهتمام بالإعداد، يتيح Google Cloud للفرق التركيز على إجراء إصلاحات الذكاء الاصطناعي.
ال متجر ميزات الذكاء الاصطناعي في Vertex يمزج التحكم في البيانات مع أدوات القواعد. يمكن للفرق تحديد الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى البيانات والنماذج، ومشاهدة الاستخدام في المشاريع، والاحتفاظ بالسجلات للتأكد من اتباع القواعد. هذه الأجزاء أساسية لمجالات مثل المال أو الرعاية الصحية، حيث قواعد البيانات الصارمة هي المفتاح، ولكن العمل معًا لا يزال أمرًا ضروريًا.
يعتبر Claude AI من Anthropic رائدًا لأنه مبني على أفكار كبيرة قائمة على القواعد. إنه يهدف إلى الاستخدام الآمن والصحيح ضمن المهام التي نقوم بها بالفعل.
يتناسب Claude تمامًا مع أنظمة التكنولوجيا والوظائف الحالية. تتيح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها للمجموعات إضافة خطوات الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى عملها، والربط بجميع أنواع نقاط البيانات وأدوات التحكم. هذا الضغط من أجل العمل المشترك السهل يجعل العمل الجماعي سلسًا.
يتيح Claude للعديد من المستخدمين العمل معًا في نفس الوقت، مما يسهل على المجموعات إصلاح المطالبات والعمل على أشياء مثل إنشاء المحتوى أو مساعدة العملاء. يساعد هذا الفرق على القيام بالمزيد دون العبث بتدفق العمل.
يتيح لك Anthropic اختيار كيفية استخدام Claude - من واجهة برمجة التطبيقات السحابية إلى احتياجات المكاتب الكبيرة. يعد هذا أمرًا جيدًا للمجموعات التي تحتاج إلى الحفاظ على أمان البيانات وتلبية القواعد. تحتوي المنصة على أدوات مثل فحوصات السلامة، ومشاهدة المحتوى، ومن يمكنه رؤية ماذا، وتتبع ما يتم القيام به، والتأكد من أن استخدام الذكاء الاصطناعي جيد ويناسب القواعد.
تستخدم Amazon Web Services (AWS) إعدادها السحابي الكبير لمساعدة العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال مجموعة الأدوات الكاملة، تسمح AWS للفرق بإنشاء وتشغيل تدفقات الذكاء الاصطناعي التي تمزج بين التقنيات ومصادر البيانات المختلفة.
تمتلك AWS الكثير من أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هذا يشمل أمازون بيدروك للنماذج الأساسية، ساج ميكر لصنع النماذج الخاصة بك، و فهم لقراءة النص. تعمل هذه الأدوات معًا بشكل جيد، مما يسمح للفرق بنقل البيانات جيدًا من خلال جميع خطوات مهمة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم النظام للانضمام إلى أنظمة العمل الأخرى، مما يجعل من السهل الحصول على البيانات من العديد من الأماكن دون الحاجة إلى الكثير من الأعمال الجديدة.
بالنسبة للفرق التي تريد خيارات، تتيح لك AWS استخدام كل من الإعدادات السحابية والمحلية مع أشياء مثل البؤر الاستيطانية لـ AWS. وهذا يعني أن الفرق يمكنها تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي حيثما تحتاج إلى ذلك مع الاستمرار في إدارة كل شيء من السحابة. يساعد هذا المزيج الفرق على العمل معًا ويجعل تدفق المشاريع أفضل.
تساعد AWS الفرق على العمل جنبًا إلى جنب مع أدوات مثل استوديو أمازون سيج ميكر، مما يعطي مساحة واحدة لصنع الذكاء الاصطناعي. يمكن لأفراد البيانات والمهندسين العمل على النماذج في نفس الوقت ومشاركة الملاحظات ومشاهدة الاختبارات مباشرة. تضمن المواقع المشتركة سهولة الوصول إلى النماذج ومجموعات البيانات والتعليمات البرمجية، مما يقلل من العمل الإضافي ويدفع العمل الثابت.
أيضًا، أدوات مثل لجنة كود AWS و خط أنابيب الكود اجعل سير العمل أسهل من خلال القيام بأشياء مثل الاختبارات والاستخدام وتتبع التغييرات من تلقاء نفسها. هذا يضمن الحفاظ على وظائف الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، تمامًا مثل خطوات صنع البرامج المعتادة.
تمنحك AWS طرقًا مختلفة لاستخدام الأشياء التي تناسب احتياجات الفريق واحتياجات القواعد. سواء كنت تقوم بتشغيل المهام في السحابة أو في كل من الأماكن السحابية والمحلية، يمكن للفرق إدارة الأشياء بشكل جيد للوصول إلى أهداف عملها.
السلامة والقواعد تأتي أولاً مع إدارة الهوية والوصول في AWS (IAM)، مما يتيح لك التحكم بإحكام في حقوق المستخدم والمجموعة والدور. أدوات مثل AWS كلاود تريل و ساعة كلاود واتش تقديم معلومات مباشرة حول كيفية عمل النظام وكيفية استخدامه، مما يساعد الفرق على تتبع التكاليف وتحسين سير الأمور. تتبع AWS أيضًا قواعد مثل هيبا، سوك 2، و GDPR، مع التأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي تعمل بطرق آمنة وخاصة.
تنضم Databricks إلى علوم البيانات والذكاء الاصطناعي من خلال منصة ليكهاوس، مما يجعل منطقة واحدة لخلط العديد من أنواع البيانات والأدوات. إنه يجعل العمل معًا أمرًا سهلاً مع الحفاظ على البيانات آمنة ومصنفة.
تربط Databricks أنماط البيانات المختلفة وأدوات الذكاء الاصطناعي. يتناسب بشكل جيد مع أباتشي سبارك، إم إل فلو، و بحيرة دلتا، تغطي كل شيء من قواعد البيانات والمخازن السحابية إلى البيانات المتدفقة. تتناسب المرحلة مع الكثير من أنواع التعليمات البرمجية، مثل الثعبان، أو، سكالا، و SQL.
كما أنه يرتبط جيدًا بالمجموعات السحابية الكبيرة مثل ميكروسوفت أزور، الخدمات اللاسلكية المتقدمة، و جوجل كلاود، مما يسمح للفرق بالاحتفاظ بإعداداتها. يمكن للمهندسين سحب البيانات من أماكن مثل ندفة الثلج، نظام إدارة البيانات، و منغوليا (ب) بدون تحركات كبيرة.
لصنع نماذج الذكاء الاصطناعي، تدعم Databricks إعدادات مثل تينسورفلو، PyTorch، و سايكيت-ليرن. يمكن للفرق بناء نماذج باستخدام أدوات محبوبة وبدء تشغيلها مباشرة في المرحلة. هذا يقلل من الخطوات الصعبة للتنقل بين الأدوات، مما يجعل تدفق العمل سلسًا ويساعد الفرق على العمل بشكل أفضل.
تعمل Databricks على تعزيز العمل جنبًا إلى جنب مع الأدوات القوية للفرق. ال مساحة عمل قواعد البيانات يتيح لمجموعات الأشخاص العمل على مهام الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت. يمكن لأفراد البيانات والمهندسين والمحللين مشاركة الملاحظات والتحدث عن التعليمات البرمجية ومشاهدة التغييرات مباشرة، مع التأكد من بقاء الجميع على نفس الصفحة.
إم إل فلو يساعد العمل الجماعي من خلال التعامل مع الحياة الكاملة لنماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للفرق تتبع المحاولات وإلقاء نظرة على أنواع النماذج ومشاركة الاكتشافات، مما يجعل من السهل تعديل عملهم وتحسينه.
لا تجعل Databricks العمل الجماعي أمرًا سهلاً فحسب - بل تجعل القواعد بسيطة أيضًا. ال كتالوج الوحدة يضع التحكم في مكان واحد، مما يسمح للفرق بوضع قواعد لاستخدام البيانات والحفاظ على أمان المعلومات.
بالنسبة للمجموعات ذات الاحتياجات الصارمة للقواعد، تحتوي Databricks على أدوات لتتبع بدء البيانات والتحقق من إجراءات النموذج. يمكن للفرق تتبع مصدر البيانات ومعرفة كيفية تفكير نماذج الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه الرؤية الواضحة في تلبية احتياجات القواعد وإصلاح المشكلات جيدًا.
تعمل المرحلة أيضًا على تسهيل تغييرات الموارد. عندما تزداد الاحتياجات، تقوم Databricks بتغيير استخدام الطاقة حسب الحاجة. يتيح ذلك للفرق التركيز على إنشاء إعدادات الذكاء الاصطناعي وتحسينها دون القلق الإضافي من التعامل مع الأشياء.
SuperAgi هي أداة مصممة لتغيير الانضمام إلى CRM باستخدام مساعدة AI الجديدة. إنها تتجاوز مجرد التحكم في البيانات والإعداد، لبدء أداة Agentic CRM الخاصة بها، والتي تجمع وظائف السوق الرئيسية. باستخدام نوع من الإعداد الوكيل، يقوم SuperAgi بتقسيم التدفقات الصعبة إلى مهام سهلة وتلقائية، مما يجعل الخطوات تعمل بشكل أفضل.
SuperAgi يعمل بشكل جيد مع أدوات العمل الكبيرة مثل Salesforce، هوب سبوت، وقابل للتهوية. هذا الانضمام يجعل رعاية العملاء المحتملين والتحدث مع العملاء أمرًا آليًا، مما يمنح ارتفاع بنسبة 40% في أعمال المبيعات. يتيح نوع الوكيل الخاص به إنشاء خطوات في التدفقات التي تربط الأدوات في الإعداد الفني للشركة، مما يجعل العمل سلسًا في المجموعات.
الجزء الرئيسي هو صانع التدفق المرئي للأداة، والذي يتيح للمجموعات إنشاء خطوات وتغييرها في التدفقات عبر القنوات دون الحاجة إلى الترميز. يُعد هذا الجزء الذي لا يحتوي على تعليمات برمجية سهلًا للمستخدمين من العديد من الوظائف - مثل الإعلانات ومساعدة العملاء - لإنشاء التدفقات القائمة على الذكاء الاصطناعي وتحسينها. أيضًا، تعمل التحديثات المباشرة على التأكد من مزامنة جميع أعضاء الفريق.
يعمل تصميم وكلاء SuperAgi على تقسيم التدفقات الصعبة إلى مهام سهلة وصغيرة، مما يجعل من السهل اختبار الأجزاء ومشاهدتها وتغييرها دون العبث بالعمل. بالإضافة إلى ذلك، فإن إعداد CRM الموحد الخاص به يضع التحكم في مكان واحد، مما يتيح رعاية جيدة للحقوق ومراقبة الخطوات التلقائية بشكل أفضل.
يوفر Langflow طريقة واضحة لإنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي. يمكنك التنقل بين أجزائه بسهولة. يمكن للفرق إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعديلها وإعدادها دون معرفة كبيرة بالترميز. هذا يفتح الأبواب لمزيد من الأشخاص للانتقال إلى أعمال الذكاء الاصطناعي. يتناسب تصميمه جيدًا مع العديد من الأدوات والإعدادات الأخرى.
في جوهرها، تعمل Langflow بشكل جيد مع الآخرين. يتناسب بشكل جيد مع الكثير من إعدادات نماذج اللغة ويحتوي على أجزاء جاهزة للربط مع أفضل الأدوات. يتيح لك تصميمه المكون من قطعة قطعة صنع أجزاء يمكنك استخدامها أكثر من مرة، مما يساعدك على توفير الوقت وتكون أكثر انفتاحًا على التغيير.
تساعد أدوات العمل الجماعي الجميع على العمل معًا بشكل أفضل والقيام بالمزيد. يمكن للكثير من الأعضاء العمل على الأشياء في نفس الوقت ورؤية التغييرات فور حدوثها. تساعد أشياء مثل تتبع من قام بتغيير ماذا وامتلاك أدوات الملاحظات على تتبع التغييرات والسماح للأشخاص بالتحدث مباشرة في الأداة. هذا يجعل عملية التصنيع بأكملها أكثر سلاسة وأكثر ارتباطًا.
يدعم Langflow أفضل أنواع البيانات وطرقها، مع التأكد من أنها تعمل بشكل جيد مع الأنظمة الأخرى. يمكنك إعداده في السحابة أو على مواقعك الخاصة أو كليهما، بما يتناسب مع احتياجات المجموعات المختلفة. أيضًا، من يمكنه فعل ما تم إعداده في الأداة للحفاظ على الأشياء آمنة ولكن يسهل العمل فيها، مع الالتزام بهدفها المتمثل في إعدادات الذكاء الاصطناعي الآمنة وسهلة المزج.
يستخدم Akka طريقة الممثل للتعامل مع العديد من المهام في وقت واحد. هذا يجعلها اختيارًا جيدًا لوظائف الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى القيام بأشياء كثيرة في نفس الوقت. مهارتها في النمو مع الحاجة تعني أنها قادرة على مواكبة الوظائف الصعبة.
تتناسب Akka جيدًا مع الكثير من لغات وأنظمة الكود. وهو يعمل مع Java وScala و.NET، مما يتيح للفرق استخدام الأدوات التي يعرفونها. كما أنه يرتبط جيدًا بإعدادات البيانات الضخمة مثل Apache Kafka و Apache Cassandra والعديد من الخدمات السحابية. تساعد سهولة المزج هذه على وضع Akka في الإعدادات التقنية الحالية مع تقليل الحاجة إلى التغيير كثيرًا.
يتيح النظام لأجزاء من تطبيق AI التحدث جيدًا مع بعضها البعض. على سبيل المثال، عند الانتهاء من جزء واحد، يمكنه إرسال البيانات بسرعة إلى الخطوة التالية. يعمل هذا جيدًا لوظائف الذكاء الاصطناعي مع العديد من الخطوات، مثل تجهيز البيانات، والتخمين باستخدام النماذج، والضبط بعد ذلك. من خلال جعل تدفق البيانات جيدًا، تساعد Akka في جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل جيد وسهلة الإدارة.
يعمل نموذج الممثل الخاص بـ Akka على تقسيم أعمال الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى أجزاء أصغر، مما يسمح للفرق بالعمل على أجزاء في نفس الوقت. يقوم كل ممثل بدوره الخاص، حيث يقلل من العمل المختلط ويزيد من مقدار ما يتم إنجازه.
يحتوي النظام أيضًا على أدوات لمراقبة المشكلات وإصلاحها، مما يمنح الفرق نظرة حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم. يمكنهم مشاهدة كيفية تحرك الرسائل وتحديد المشكلات مبكرًا. تساعد هذه الرؤية الواضحة الفرق على العمل معًا بشكل جيد والتأكد من سير الأمور بسلاسة.
يتيح لك Akka الإعداد بعدة طرق، على خوادم خاصة، في السحابة، أو عبر العديد من المواقع. إن إعداده القوي يعني أنه يظل جاهزًا حتى في حالة فشل جزء منه، وهو أمر أساسي للذكاء الاصطناعي الذي يجب أن يكون جاهزًا طوال الوقت.
إدارة الموارد هي نقطة قوة أخرى لـ Akka. يمكن للفرق تحديد مقدار الذاكرة والطاقة التي يحصل عليها كل جزء، مما يمنع المهام الكبيرة من تولي المسؤولية. يمكن أيضًا وضع قواعد حول كيفية التصرف عندما تسوء الأمور، مما يحافظ على استقرار النظام في الأوقات الصعبة. يحافظ عنصر التحكم هذا على عمل الأشياء بشكل جيد ومؤكّد في وظائف الذكاء الاصطناعي الثقيلة.
تتعمق هذه المقارنة في كيفية تعامل المنصات المختلفة مع تحديات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، مع عرض نقاط قوتها وأساليبها المميزة.
عندما يتعلق الأمر بـ قابلية التشغيل البيني، تختلف المنصات بشكل كبير. Prompts.ai يتميز بدمج أكثر من 35 طرازًا في واجهة واحدة، مما يبسط الوصول والإدارة. في المقابل، جوجل كلاود يركز على دمج Vertex AI مع أدوات خارجية مختارة، بينما الخدمات اللاسلكية المتقدمة تقدم سوق Bedrock الخاص بها لاختيار النموذج. أنثروبي، من ناحية أخرى، تركز نظامها البيئي حول كلود، نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
ميزات التعاون قم بتمييز هذه المنصات بشكل أكبر. Prompts.ai يتألق من خلال التحرير المشترك في الوقت الفعلي ومكتبات الأصول المشتركة وعناصر التحكم التفصيلية في الأذونات، مما يعزز العمل الجماعي السلس. غالبًا ما يفشل مزودو السحابة التقليديون، مثل Google Cloud، هنا، حيث يقدمون وظائف المشاركة الأساسية فقط.
القدرة على التوافق مع المعايير المفتوحة يلعب دورًا مهمًا في التكامل مع أنظمة المؤسسة الحالية. في حين أن معظم المنصات تدعم واجهات برمجة تطبيقات REST وبروتوكولات المصادقة القياسية، فإن بعضها يتجاوز ذلك. قواعد البيانات يتفوق في تكامل خطوط أنابيب البيانات، لانغفلو يركز على معايير سير العمل المرئي، و عكا يوفر قابلية التشغيل البيني القوية مع نموذج الممثل الخاص به، ويدعم بيئات Java و Scala و.NET.
مرونة النشر هو عامل حاسم آخر. Prompts.ai يقدم حل قائم على السحابة تم تصميمه للتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية، بينما يركز البعض الآخر، مثل Databricks، على النماذج المختلطة، وتعزز AWS التوافق مع السحابة المتعددة.
مع ارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي، إمكانية رؤية نظام FinOps أصبح لا غنى عنه. Prompts.ai يقود هنا من خلال تتبع الرموز في الوقت الفعلي وتحسين التكلفة، مدعيًا خفض نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. إنها خدمة الدفع أولاً بأول ائتمانات توكن قم بمواءمة النفقات مع الاستخدام الفعلي، مما يلغي رسوم الاشتراك المتكررة. في المقابل، غالبًا ما يعتمد مزودو السحابة التقليديون على أدوات إعداد الفواتير الأساسية، ويفتقرون إلى ضوابط التكلفة التفصيلية التي تحتاجها الشركات لوضع ميزانيات خاصة بالذكاء الاصطناعي.
أخيرا، استعداد المؤسسة الأمريكية - تغطية الأمن والامتثال والدعم - تظل أولوية قصوى. Prompts.ai يوفر حوكمة على مستوى المؤسسة ومسارات تدقيق كاملة، مما يضمن الشفافية والرقابة. وبالمثل، الخدمات اللاسلكية المتقدمة و جوجل كلاود تحظى بتقدير كبير لشهادات الامتثال الشاملة الخاصة بها. غالبًا ما يتلخص الاختيار بين المنصات في الأولويات التنظيمية: قد تميل الفرق التي تسعى إلى النشر السريع والتعاون نحو حلول متخصصة مثل Prompts.ai، في حين أن أولئك الذين يستثمرون بكثافة في البنى التحتية السحابية الحالية قد يفضلون توسيع منصاتهم لتشمل قدرات الذكاء الاصطناعي.
يتقدم عالم الذكاء الاصطناعي القابل للتشغيل المتبادل بوتيرة سريعة، حيث تعمل الشركات على مواجهة التحديات المتزايدة لانتشار أدوات الذكاء الاصطناعي وتحسين التعاون الجماعي. بينما يواصل مزودو السحابة الرئيسيون مثل Google Cloud و AWS توسيع أنظمتهم البيئية، تظهر موجة جديدة من المنصات المتخصصة. تم تصميم هذه المنصات خصيصًا لـ تنسيق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، التي تقدم حلولاً تبسط التكامل وتحسن سير العمل التشغيلي.
تشترك المنصات الأكثر فاعلية في بعض الميزات البارزة: فهي اجمع نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة معًا ضمن واجهة واحدة، قم بتمكين تعاون الفريق في الوقت الفعلي، وتشمل أدوات لإدارة التكاليف الشفافة. يعالج هذا المزيج بشكل مباشر العقبات الرئيسية التي تواجهها الشركات الأمريكية عند توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر الإدارات المختلفة.
واحدة من أكثر الاحتياجات إلحاحًا هي رؤية التكلفة. تعمل المنصات التي تتضمن عناصر تحكم FinOps التفصيلية على تغيير اللعبة من خلال الابتعاد عن نماذج تسعير البرامج التقليدية، مما يجعل اعتماد الذكاء الاصطناعي أكثر جدوى للمؤسسات من جميع الأحجام. بنفس القدر من الأهمية تعاون. سواء كانت فرق التسويق تقوم بصياغة الحملات القائمة على LLM، أو فرق الدعم التي تعمل على ضبط مساعدي الذكاء الاصطناعي، أو الفرق الداخلية التي تنشر عمليات سير العمل المشتركة، يجب أن تدعم المنصات الحديثة البيئات متعددة المستخدمين بالأذونات المناسبة والموارد المشتركة. هذا النهج التعاوني هو ما يميز هذه المنصات عن واجهات برمجة التطبيقات المستقلة أو أدوات الإنتاجية أحادية الغرض.
في نهاية المطاف، يجب على الشركات الاختيار بين المنصات المتخصصة التي تسمح بالنشر السريع والتعاوني والحلول السحابية الأوسع التي تعتمد على البنية التحتية الحالية. بغض النظر عن الاختيار، توضح الشركات الموضحة هنا اتجاهًا واضحًا: يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على موحدة وتعاونية وواعية بالتكلفة المنصات التي تمكّن الفرق من الابتكار دون متاعب التوفيق بين الأدوات غير المتصلة.
يعمل Prompts.ai على تبسيط العمل الجماعي في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال توفير منصة مركزية حيث يمكن للمستخدمين التعاون دون عناء. يمكن للفرق المشاركة في تحرير المطالبات والإشراف على الوكلاء ومراقبة استخدام الرمز المميز فور حدوثه. مع الأذونات المستندة إلى الأدوار، يعمل الجميع بأمان مع الحفاظ على رؤية واضحة لنشاط المشروع.
ميزات مثل المزامنة في الوقت الفعلي، مكتبات الأصول المشتركة، و ضوابط الحوكمة كسر الحواجز وضمان التعاون السلس. إنها مناسبة تمامًا لفرق التسويق التي تصوغ الحملات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وفرق الدعم التي تعمل على تحسين المساعدين الافتراضيين، والمجموعات الداخلية التي تنشر تدفقات العمل المشتركة بسهولة.
عروض تتبع التكاليف في الوقت الفعلي تحكم دقيق في النفقات، مما يسمح للفرق بالالتزام بميزانياتها وتجنب الإنفاق الزائد غير المتوقع. من خلال تقديم رؤى حديثة حول الإنفاق، فإنه يمكّن الفرق من القيام بذلك قرارات مستنيرة وتعدل بسرعة مع تغير متطلبات المشروع.
تثبت هذه الإمكانية أنها مفيدة بشكل خاص للفرق التي تعمل في إعدادات ديناميكية عالية الضغط. إنه يضمن توزيع الموارد بفعالية وشفافية، مما يعزز التعاون السلس والشعور القوي بالمساءلة بين جميع أصحاب المصلحة.
تعمل قابلية التشغيل البيني للذكاء الاصطناعي على تحسين سير عمل المؤسسة من خلال تسهيل التفاعل السلس بين نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة. تعمل هذه الإمكانية على تمكين الفرق من اختيار الأدوات الأكثر ملاءمة لمهام محددة، وتحسين الدقة والكفاءة وإدارة التكاليف.
من خلال تبسيط تنسيق الذكاء الاصطناعي وتقليل عقبات تكنولوجيا المعلومات، تتيح قابلية التشغيل البيني تدفقات عمل قابلة للتطوير ومتماسكة. النتيجة؟ عمليات أكثر كفاءة وقرارات أسرع وإنتاجية متزايدة عبر المجالات الرئيسية مثل التسويق ودعم العملاء والعمليات الداخلية.
