La Umetna inteligenca in gibanje odprte kode Popolnoma so spremenili način, kako podjetja razvijajo programsko opremo in aplikacije po meri. Kar je bilo nekoč rezervirano za velika podjetja, je zdaj na dosegu vsake tehnične ekipe z nekaj pripravljenosti za popravljanje, dobrim repozitorijem GitHub in nekaj osnovnega načrtovanja kibernetske varnosti. Danes je povsem izvedljivo "kopirati" (ali bolje rečeno klonirati) aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, jih namestiti na lastne strežnike in jih prilagoditi svojim procesom.
V tem članku bomo podrobno pregledali projekti umetne inteligence, pripravljeni za kloniranje in implementirajte: od prepisovanja glasu do avtonomnih agentov, lokalnih asistentov, iskalnikov za poslovne dokumente, ustvarjanja slik, kloniranja glasu ali kopilotov za programiranje. Videli boste tudi, kako vam lahko razvojno podjetje, kot je Q2BSTUDIO, pomaga spremeniti ta orodja v profesionalne, prilagojene programske rešitve, integrirane s storitvami v oblaku AWS in Azure, poslovno inteligenco in Power BI.
Kopiranje aplikacij, ki jih poganja umetna inteligenca: kaj v resnici pomeni »kloniranje« projektov
Ko bomo govorili kopiranje aplikacij z umetno inteligenco Ne govorimo o piratstvu programske opreme ali podvajanju plačljivih izdelkov, temveč o izkoriščanju odprtokodnih projektov, objavljenih na GitHubu ali drugih platformah, ki omogočajo prosto kloniranje njihove kode. Ti repozitoriji običajno vključujejo vso logiko umetne inteligence, navodila za namestitev in v mnogih primerih že pripravljene primere, ki jih je mogoče prilagoditi različnim podjetjem.
Velika prednost je, da lahko namestite te projekte na svoje strežnikeNe glede na to, ali gre za lokalno ali v oblaku (npr. AWS ali Azure), ohranite nadzor nad podatki in prilagodite aplikacijo kot del svoje programske opreme po meri: spremenite vmesnik, povežite se z bazami podatkov, definirajte notranje tokove ali jih integrirajte z orodji in nadzornimi ploščami za poslovno inteligenco v Power BI.
V praksi "kopiranje" aplikacije umetne inteligence običajno vključuje kloniraj repozitorij z GitomPripravite okolje (Python, knjižnice, modele, vsebnike…), sledite navodilom za uvajanje in od tam naprej nadaljujte z razvojem. Podjetja, specializirana za aplikacije po meri, kot je Q2BSTUDIO Obvladajo lahko vse te tehnične vidike in integracijo z vašimi korporativnimi sistemi, pri čemer uporabljajo dobre prakse kibernetske varnosti in skaliranja.
OpenAI-jev Whisper: prepis zvoka v besedilo z visoko natančnostjo
Whisper je model za prepoznavanje glasu Razvit s strani OpenAI, izstopa po svoji natančnosti in večjezičnih zmogljivostih. Idealen je za prepisovanje podkastov, intervjujev, spletnih seminarjev, predavanj, sestankov ekipe ali katerega koli zvočnega posnetka, ki ga vaše podjetje ustvarja dnevno.
Njegova tipična namestitev v okoljih Python je tako preprosta kot zagon pip namestite openai-šepet (ali podobno, odvisno od različice in trenutnega paketa). Nato mu lahko posredujete zvočne datoteke in prejmete prepise v obliki navadnega besedila, ki so pripravljeni za indeksiranje, analizo ali vključitev v vaše delovne tokove poslovne inteligence.
Na GitHubu uradni repozitorij Whisper (github.com/openai/whisper) vključuje primere uporabe, dokumentacijo in konfiguracijske parametre. S kloniranjem tega projekta ga lahko integrirate v svoje aplikacije po meri.Od notranjih plošč za nalaganje zvoka sestankov in ustvarjanje samodejnih zapisnikov do sistemov, ki preoblikujejo spletni seminarji v vsebinah za večkratno uporabo za trženje ali usposabljanje.
V korporativnem okolju je zelo močna kombinacija združiti Whesper z storitve poslovne inteligencePrepisi so shranjeni v vašem podatkovnem jezeru ali bazi podatkov, indeksirani in nato dostopni z orodji, kot sta Power BI ali napredni iskalniki za podjetja. To vaši ekipi omogoča, da hitro najde, kaj je bilo povedano na določenem sestanku, kateri dogovori so bili doseženi ali katere teme so bile obravnavane v določenih odborih.
AutoGPT: avtonomni agenti za avtomatizacijo kompleksnih nalog
AutoGPT je eden najbolj znanih avtonomnih agentov umetne inteligenceUporablja modele tipa GPT za veriženje dejanj, načrtovanje in izvajanje nalog brez stalnega nadzora, vedno znotraj meja, ki jih določite. Namesto da bi zahtevali en sam odgovor, si postavite širok cilj, agent pa ta cilj razdeli na manjše korake, ki jih nato dokonča.
Za zagon in delovanje običajno potrebujete Nameščen Python, nekatere odvisnosti in ključ API za jezikovni model, ki ga želite uporabiti (na primer iz OpenAI ali drugih podprtih ponudnikov). Glavno skladišče se nahaja na github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT, kjer so podrobno opisane tehnične zahteve, okoljske spremenljivke in načini izvajanja.
V podjetjih se AutoGPT zelo dobro ujema z trženjski poteki dela in ustvarjanje vsebin: pripraviti osnutki člankovE-poštne kampanje, prodajni predlogi ali povzetki na podlagi internih informacij. Deluje lahko tudi kot agent umetne inteligence, ki izvaja osnovne raziskave, pregleduje javne podatke ali gradi začetno dokumentacijo za projekte programske opreme po meri.
Vendar pa je pri uporabi avtonomnih agentov priporočljivo vzpostaviti jasne varnostne in kibernetske mejeOmejite dostop, določite, do katerih sistemov je mogoče dostopati, nadzorujte porabo API-jev in spremljajte rezultate, preden jih objavite. Tehnološki partner, kot je Q2BSTUDIO, vam lahko pomaga integrirati AutoGPT v vaše procese in ga povezati z vašimi oblačnimi sistemi na AWS in Azure, ne da bi pri tem ogrozili občutljive podatke.
GPT4All: lokalni asistenti brez odvisnosti od oblaka
z GPT4All vam omogoča zagon modelov tipa GPT na vašem računalniku. o strežnikitudi s preprostim grafičnim vmesnikom. Še posebej je zanimiv za organizacije, ki želijo eksperimentirati s klepetalnimi roboti in notranjimi asistenti, vendar ne želijo, da se njihovi podatki delijo z zunanjimi storitvami zaradi zasebnosti ali skladnosti s predpisi.
Projekt se osredotoča na zagotavljanje optimiziranih modelov, ki lahko delujejo na relativno skromni strojni opremi, z različnimi različicami, odvisno od predvidene uporabe (pomočnik za splošne namene, pomočnik, osredotočen na kodo itd.). S kloniranjem repozitorija GPT4All (github.com/nomic-ai/gpt4all) lahko prenesete modele, konfigurirate okolje in zaženete vmesnik.
Za podjetja to odpira vrata do notranji pomočniki umetne inteligence, ki niso odvisni od internetaNa primer, klepetalni robot, ki pomaga zaposlenim pri postopkih podjetja, internih pogostih vprašanjih, politikah kibernetske varnosti ali vprašanjih o korporativnih orodjih. Vse to deluje na vaših strežnikih, z vašimi lastnimi pravili za varnostno kopiranje, spremljanje in nadzor dostopa.
Poleg tega se GPT4All zelo dobro integrira z rešitve programske opreme po meriPodjetje, kot je Q2BSTUDIO, lahko ustvari lastne nadzorne plošče, kjer se model odziva na podlagi vaših baz znanja, ga poveže z vašimi storitvami v oblaku (AWS, Azure) za shranjevanje pogovorov in ga poveže z iskalniki, ki združujejo umetno inteligenco z vašimi strukturiranimi poslovnimi podatki.
PrivateGPT: Postavljajte vprašanja o svojih dokumentih, ne da bi zapustili svoje okolje
PrivateGPT je zasnovan tako, da odgovarja na vprašanja na podlagi lokalnih dokumentov. (kot so PDF-ji, pogodbe, poročila, interni priročniki ali izvožena e-poštna sporočila) brez pošiljanja informacij v oblak. To je zelo zanimiv pristop za pravne oddelke, oddelke za skladnost s predpisi, kadrovske oddelke ali katero koli področje, ki obravnava občutljive podatke.
Običajni potek je preprost: klonirate repozitorij (github.com/imartinez/privateGPT), namestite odvisnosti, postavite dokumente v navedene mape in sistem ustvari potrebne indekse za izvajanje poizvedb v naravnem jeziku. Vse deluje lokalno, kar omogoča skladnost z notranjimi politikami kibernetske varnosti.
S PrivateGPT lahko pravna ekipa naloži pogodbe in postavi specifična vprašanja (na primer roke za podaljšanje, klavzule o zaupnosti ali kazni). Operativna ekipa lahko naloži priročnike za stroje in vpraša, kako rešiti določeno težavo. Ključno je, da Znanje ostane v vaših sistemih, brez odvisnosti od zunanjih API-jev.
Integracija PrivateGPT v prilagojeno poslovno rešitev omogoča na primer dodajanje preverjanja pristnosti na podlagi vlog, revidiranja poizvedb, integracije z repozitoriji dokumentov in nadzornih plošč Power BI, ki analizirajo, katere teme se najpogosteje pregledujejo in kje so vrzeli v dokumentaciji.
Stabilen spletni vmesnik Diffusion AUTOMATIC1111: Slike, ustvarjene z umetno inteligenco, za vaše podjetje
Kombinacija Stabilna difuzija z AUTOMATIC1111 WebUI Postal je dejanski standard za ustvarjanje slik iz besedilnih opisov. Ta grafični vmesnik neverjetno olajša uporabo modela: izberete poziv, osnovne nastavitve, model, ločljivost in v nekaj sekundah imate vizualne predloge.
Ena od prednosti tega projekta je, da ga je v mnogih primerih mogoče uporabiti z Namestitveni programi tipa "z enim klikom" na združljivih računalnikih, kar pospeši testiranje in začetne uvedbe. Uradni repozitorij se nahaja na naslovu github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui in vključuje navodila za različne operacijske sisteme.
Na poslovni ravni je to orodje odlično za Ustvarjanje skic izdelkov, konceptov blagovnih znamk, pasic in trženjskih virov v rekordnem času. Oblikovalske ekipe lahko ustvarijo na desetine idej, izpopolnijo tiste, ki se jim zdijo najbolj zanimive, in nato na njih delajo s svojimi običajnimi orodji.
Spletni uporabniški vmesnik ali njegove komponente, integrirane v programsko opremo po meri, so lahko del portalov za stranke (na primer, da jim omogočajo ogled prilagojenih ponudb) ali internih sistemov za ustvarjanje vsebin. Vse to je povezano z vašo oblačno infrastrukturo (AWS, Azure) in je v skladu s politikami vaše organizacije glede kibernetske varnosti in upravljanja digitalnih sredstev.
Deepset Haystack: Inteligentni iskalniki na vaših podatkih
Haystack je knjižnica, zasnovana za izdelavo iskalnikov in sistemov vprašanj in odgovorov. ki delujejo na internih dokumentih ali virih podatkov. Omogoča kombiniranje različnih zalednih sistemov (ElasticSearch, OpenSearch itd.), jezikovnih modelov in procesnih cevovodov za zagotavljanje natančnih in kontekstualnih odgovorov.
S kloniranjem repozitorija Haystack (github.com/deepset-ai/haystack) lahko nastavite karkoli, od klasičnega brskalnika za podjetja do Pomočnik tipa »vprašanja in odgovori« o vaši dokumentacijiŠe posebej je uporaben v podjetjih z velikimi količinami informacij, razpršenih po wikijih, sistemih za upravljanje dokumentov, orodjih za izdajanje vstopnic in repozitorijih v oblaku.
V okoljih poslovne inteligence lahko Haystack deluje kot dostopna plast do nestrukturiranih informacij in dopolnjuje nadzorne plošče Power BI ali podobne rešitve. Uporabniki postavljajo vprašanja v naravnem jeziku. (»Katere spremembe so se zgodile v politiki počitnic leta 2023?«) in sistem poišče ustrezne dokumente ter povzema njihovo vsebino.
Integracija Haystacka v aplikacije po meri vam omogoča ustvarjanje veliko naprednejših iskalnih izkušenj s filtri po vlogi, oddelku, jeziku ali vrsti vsebine. Q2BSTUDIO bi lahko na primer povezal Haystack z vašimi sistemi v AWS in Azure ter z vašimi kritičnimi podatkovnimi tokovi, s čimer bi zagotovil preverjanje pristnosti, beleženje in skladnost z vašimi zahtevami glede kibernetske varnosti.
Kloniranje glasu v realnem času: odgovorno kloniranje glasu
Kloniranje glasu v realnem času je projekt v Pythonu. Omogoča vam ustvarjanje sintetičnih glasov iz le nekaj sekund referenčnega zvoka. Tehnično impresiven je tudi zelo občutljiv z etičnega in pravnega vidika, zato je njegova odgovorna uporaba bistvenega pomena.
Glavni repozitorij (github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning) prikazuje, kako učiti in uporabljati modele za posnemati glasovne barve in ustvarjati besedilne glasovne posnetke. To vam omogoča ustvarjanje glasovnih pomočnikov z določenim tonom, avtomatiziranimi sporočili ali tehnološkimi demonstracijami za okolja za pomoč strankam.
V korporativnem kontekstu priporočene uporabe vključujejo glasove, ki jih je mogoče jasno prepoznati kot sintetične ali z izrecnim soglasjem. Na primer Glasovni posnetki za IVR sisteme, interna obvestila ali virtualne asistente ki služijo zaposlenim in strankam. Uporablja se lahko tudi pri projektih dostopnosti, usposabljanju ali izdelavi prototipov izdelkov.
Pri tovrstnih rešitvah sta ključnega pomena politika kibernetske varnosti in uporabe: določitev, kdo lahko usposobi modele, s katerimi glasovnimi podatki in za kakšne namene. Podjetja, specializirana za umetno inteligenco za podjetja, vam lahko pomagajo pri oblikovanju okvirov upravljanja, tehničnih zaščitnih ukrepov in nadzora dostopa za preprečevanje zlorabe.
OpenDevin: Umetna inteligenca v službi razvoja programske opreme po meri
OpenDevin deluje kot programski pomočnik Iz navodil v naravnem jeziku ustvarja kodo, skripte in tehnične rešitve. Je nekakšen "virtualni razvijalec", ki pomaga vaši človeški ekipi hitreje delati na ponavljajočih se nalogah ali prvi različici določenih funkcij.
Po kloniranju repozitorija (github.com/OpenDevin/OpenDevin) in konfiguriranju potrebnih API-jev ali modelov lahko orodju naročite, naj napiše delčke kode, avtomatizira teste, ustvari skripte za uvajanje ali predlaga strukture projektov. Ne nadomešča razvijalcevvendar jih to osvobodi dela mehanskega dela.
Pri projektih programske opreme po meri vam OpenDevin omogoča skrajšanje časa razvoja standardnih modulov (avtorizacija, plošče CRUD, integracije s tipičnimi API-ji itd.), kar vaši ekipi pomaga, da se osredotoči na diferencialno poslovno logiko. To se prevede v hitrejše dostave in več ponovitev s končnim kupcem.
OpenDevin je lahko integriran s cevovodi CI/CD, repozitoriji v oblaku (npr. AWS CodeCommit, Azure DevOps ali GitHub Enterprise) in orodji za upravljanje projektov, zato je lahko del inženirskega ekosistema vašega podjetja, vedno pod nadzorom strokovnih razvijalcev, ki potrjujejo ustvarjeno kodo.
Leon: Osebni glasovni asistent, ki deluje lokalno
Leon je osebni asistent z odprto kodo Glasovno upravljanje in zasnovano za delovanje na vaših napravah, brez zanašanja na zunanje platforme. Je modularno, zato ga lahko razširite s paketi po meri, ki dodajo nove zmogljivosti in priključke.
Leonova koda je na voljo na github.com/leon-ai/leon in omogoča, da jo namestite kot osrednjo komponento rešitve za produktivnost zaposlenih: opomniki, odpiranje internih aplikacij, pregled osnovnih informacij, integracija s koledarji ali celo izvajanje določenih delovnih procesov.
Ker je Leon lokalen in razširljiv, se zelo dobro prilega scenarijem, kjer je to potrebno. uporaba glasu kot vmesnika za interakcijo s poslovnimi aplikacijami, vendar brez izpostavljanja podatkov zunanjim poslovnim asistentom. Z ustrezno integracijo z oblačnimi storitvami AWS in Azure lahko sinhronizirate podatke, zaženete operacije in se povežete z notranjimi API-ji.
V okviru projekta aplikacije po meri lahko podjetje, kot je Q2BSTUDIO, razvije specifične module za Leon, prilagojene vašemu sektorju: od pomočnikov za upravljavce obratov do podpore prodajni ekipi, pri čemer vedno skrbi za preverjanje pristnosti, revizijo in sledenje uporabe, da se zagotovi skladnost z vašimi varnostnimi politikami.
llama.cpp: Modeli LLaMA, optimizirani za CPU
z llama.cpp omogoča zagon modelov iz družine LLaMA (in drugih združljivih sistemov) učinkovito na CPE, tudi na napravah brez zmogljive grafične kartice. Cilj projekta je ponuditi visoko optimizirane implementacije s kvantizacijo in podobnimi tehnikami, tako da bo pogovorna umetna inteligenca na voljo tudi na skromnejših napravah.
Glavni repozitorij (github.com/ggerganov/llama.cpp) vključuje orodja za pretvorbo modelov, njihovo zagon iz ukazne vrstice ali integracijo v aplikacije z različnimi vmesniki. To olajša nastavitev lokalnih klepetalnih robotov., podporni asistenti ali agenti brez povezave, ki delujejo brez povezave z oblakom.
Za podjetja, ki se zavedajo zasebnosti, je llama.cpp odlična osnova za gradnjo. prototipi pogovorne umetne inteligence in rešitve, ki jih je treba izvajati v izoliranih okoljih ali okoljih z omejeno povezavo (npr. v tovarnah, oddaljenih centrih ali objektih z visokimi zahtevami glede kibernetske varnosti).
Z integracijo llama.cpp v programsko opremo po meri lahko ustvarite interne spletne vmesnike, namizne aplikacije ali storitve, ki hitro obravnavajo interne poizvedbe. V kombinaciji s PrivateGPT ali Haystack postane jezikovni mehanizem, ki interpretira poizvedbe, medtem ko druge komponente upravljajo poslovne dokumente in podatke.
Analiza dokumentov s pomočjo Base44 in umetne inteligence za ustvarjanje aplikacij brez kode
Poleg projektov, ki so klonirani neposredno iz GitHuba, obstajajo platforme, kot so Base44, zasnovan za ustvarjanje poslovnih aplikacij na agilen načinTo orodje je dovolj vsestransko za razvoj aplikacij za osebno produktivnost, orodij za zaledne pisarne, portalov za stranke ali rešitev za avtomatizacijo notranjih procesov.
Filozofija Base44 se zelo dobro ujema z idejo o Izdelujte MVP-je in hitre prototipe: lansirati prvo funkcionalno različico orodja, jo preveriti z resničnimi uporabniki in se na podlagi tega odločiti, katere dele razviti v robustnejšo programsko opremo ali integrirati z drugimi odprtokodnimi deli umetne inteligence.
Posebej zanimiva točka je njena analizator dokumentov z umetno inteligencoTo orodje vam omogoča pretvorbo PDF-jev, e-poštnih sporočil in skeniranih dokumentov v strukturirane podatke. Z drugimi besedami, kjer je bila nekoč »mrtva« datoteka, ki jo je bilo težko uporabljati, so zdaj na voljo dobro definirana polja, ki so pripravljena za shranjevanje podatkov v vaše sisteme.
Te strukturirane podatke je mogoče poslati v druge aplikacije brez potrebe po programiranjuTo je mogoče doseči z vizualnimi integracijami ali vnaprej določenimi povezovalniki ali z vključitvijo v lastne izdelke prek API-jev. Na ta način lahko avtomatizirate vnos podatkov, zmanjšate človeške napake in pospešite procese, ki so prej zahtevali znatno ročno posredovanje.
Z združevanjem orodij, kot je Base44, z zgoraj omenjenimi odprtokodnimi projekti podjetja dosežejo zelo zanimivo ravnovesje: hitrost izdelave prototipov in robustnost za skaliranjeQ2BSTUDIO lahko orkestrira to mešanico in oblikuje arhitekture, ki uporabljajo platforme z nizko kodo ali brez kode, kjer je to smiselno, in kodo po meri, kjer to zahtevajo prilagoditve ali zmogljivost.
Kako izbrati pravi projekt umetne inteligence za vaše podjetje
Ob toliko možnostih na mizi je logično, da se vprašamo Kateri projekt umetne inteligence najbolje ustreza vašim ciljemIzbira je odvisna predvsem od problema, ki ga želite rešiti, in omejitev vašega tehnološkega in regulativnega okolja.
Če je tisto, kar potrebuješ pretvori zvok v besediloNe glede na to, ali gre za interne dokumente, usposabljanje ali naknadno analizo, je Whisper najboljša izbira. Za naloge, kjer želite, da umetna inteligenca načrtuje in izvaja več dejanj zaporedoma (kot so kampanje z vsebinami ali osnovni raziskovalni poteki dela), je AutoGPT jasen kandidat.
Če je vaša prioriteta Klepetajte z modelom lokalno, ne da bi se zanašali na oblakGPT4All ali llama.cpp sta odlična spremljevalca: prvi je osredotočen na končne uporabnike z grafičnim vmesnikom, drugi pa je specializiran za zmogljivost procesorja. Za poizvedovanje po vaši notranji dokumentaciji, hkrati pa ohranjanje datotek pod vašim nadzorom, sta PrivateGPT ali Haystack (ali celo oba) najboljši možnosti.
Na vizualnem področju Stable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111 brezhibno izpolnjuje potrebe Generiranje slik za trženje, izdelavo prototipov ali konceptualizacijoV primerih, ko je glas ključen, kloniranje glasu v realnem času omogoča eksperimentiranje s kloni glasov, če se spoštujejo etična in pravna načela.
Za pospešitev vašega razvojnega oddelka OpenDevin postane kopilot, ki pomaga pri kodiranju in avtomatizaciji, medtem ko Leon deluje kot osebni glasovni asistent za notranjo produktivnostČe želite hitro zgraditi poslovne aplikacije z dobro strukturiranimi podatkovnimi tokovi, Base44 in njegov analizator dokumentov, ki ga poganja umetna inteligenca, zagotavljata zelo trdno osnovo.
Kako vam lahko Q2BSTUDIO pomaga pri uvedbi teh umetnih inteligenc v produkcijo
Vse zgoraj navedeno se sliši odlično, a resničnost je taka selitev iz repozitorija GitHub v produkcijsko rešitev za podjetja Ni trivialno. Tukaj pridejo do izraza izkušnje specializiranih razvojnih podjetij, kot je Q2BSTUDIO, ki združujejo znanje na področju aplikacij po meri, programske opreme po meri, umetne inteligence in kibernetske varnosti.
Q2BSTUDIO lahko analizira vaše potrebe in predlaga arhitektura, ki združuje te odprtokodne projekte z vašimi obstoječimi sistemi, ne glede na to, ali so gostovani v vaših lastnih podatkovnih centrih ali v oblačnih storitvah AWS in Azure. Obvladujejo namestitev, orkestracijo, po potrebi uvajanje vsebnikov in spremljanje v resničnih okoljih.
Poleg tega imajo izkušnje z storitve poslovne inteligenceTo pomeni, da lahko izhodne podatke iz teh sistemov umetne inteligence (prepise Whisper, odgovore PrivateGPT, strukturirane podatke Base44 itd.) vključijo v potrošne analitične podatkovne modele znotraj Power BI. To ne le avtomatizira naloge, temveč zagotavlja tudi uporabne vpoglede.
Kar zadeva varnost, vam lahko Q2BSTUDIO pomaga pri implementaciji nadzor dostopa, šifriranje, segmentacija omrežja, revizija in skladnost s predpisiTo je še posebej pomembno pri rešitvah umetne inteligence, ki obravnavajo občutljive informacije, kot so interna skladišča dokumentov, pogodbe, podatki o strankah ali glasovni posnetki.
Končno, njegova vloga integratorja omogoča, da vsi ti deli delujejo kot koherenten ekosistem umetne inteligence za podjetjaAgenti umetne inteligence, glasovni asistenti, generatorji slik, inteligentni iskalniki in medsebojno povezana orodja z nizko kodo, usklajena z vašimi procesi in tehnološko kulturo vaše organizacije.
Kombinacija odprtokodnih projektov umetne inteligence, platform, kot je Base44, in podpore tehnološkega partnerja, kot je Q2BSTUDIO, odpira scenarij, kjer kopiranje, prilagajanje in integracija aplikacij umetne inteligence preneha biti osamljen eksperiment in postane resnična strategija za doseganje učinkovitosti, hitrejše inovacije in sprejemanje pametnejših poslovnih odločitev, ki jih podpirajo storitve v oblaku AWS in Azure, storitve poslovne inteligence in napredne rešitve s Power BI.
