به اشتراک بگذارید

9 آوریل 2025

عوامل هوش مصنوعی با توان عملیاتی بالا و کم هزینه با Gemini Flash در Langbase

ویشال دارمادیکاری

مهندس راه حل های محصول

احمد آویس

موسس و مدیر عامل Langbase

قهرمان ویترین AgentOps

ساخت عوامل هوش مصنوعی که قادر به مدیریت مستقل عملیات و ابزارهای خارجی خود باشند، معمولاً نیازمند پیمایش یکپارچه سازی و موانع زیرساختی است. Langbase بار مدیریت این پیچیدگی‌های اساسی را از بین می‌برد و بستری را برای ایجاد و استقرار عوامل هوش مصنوعی بدون سرور با مدل‌هایی مانند Gemini فراهم می‌کند که همگی بدون چارچوب هستند.

از زمان انتشار Gemini Flash ، کاربران Langbase به سرعت به مزایای عملکرد و هزینه استفاده از این مدل‌های سبک وزن برای تجربه‌های نمایندگی پی بردند.

پلتفرم Langbase مدل های مختلف Gemini را برای ساخت عوامل لوله از طریق Gemini API نشان می دهد.

دستیابی به مقیاس پذیری و عوامل هوش مصنوعی سریعتر با Gemini Flash

پلتفرم Langbase دسترسی به مدل‌های Gemini را از طریق Gemini API فراهم می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا مدل‌های سریعی را انتخاب کنند که می‌توانند کارهای پیچیده را انجام دهند و حجم زیادی از داده را پردازش کنند. با تأخیر کم برای ارائه یک تجربه روان و بی‌درنگ، خانواده مدل فلش جمینی به‌ویژه برای ساخت عامل‌های رو به رو کاربر مناسب است.

علاوه بر 28٪ زمان پاسخ سریعتر، کاربران پلتفرم با استفاده از Gemini 1.5 Flash 50٪ کاهش در هزینه ها و 78٪ افزایش توان عملیاتی خود را تجربه کردند. توانایی رسیدگی به حجم زیادی از درخواست‌ها بدون به خطر انداختن عملکرد، مدل‌های فلش Gemini را به گزینه‌ای واضح برای برنامه‌های کاربردی پرتقاضا برای موارد استفاده مانند ایجاد محتوای رسانه‌های اجتماعی، خلاصه‌سازی مقاله تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل فعال اسناد پزشکی تبدیل می‌کند.

31.1 توکن در ثانیه

78 درصد توان عملیاتی بالاتر با Flash در مقایسه با مدل های مشابه

7.8 برابر

پنجره زمینه بزرگتر با Flash در مقابل مدل های قابل مقایسه

28%

زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر با Flash در مقایسه با مدل‌های قابل مقایسه

50%

هزینه های کمتر با Flash در مقایسه با مدل های قابل مقایسه

چگونه Langbase توسعه عامل را ساده می کند

Langbase یک پلت فرم توسعه و استقرار عامل هوش مصنوعی بدون سرور و ترکیبی است که امکان ایجاد عوامل هوش مصنوعی بدون سرور را فراهم می کند. این سیستم‌های تولید افزوده بازیابی معنایی (RAG) کاملاً مدیریت‌شده و مقیاس‌پذیر را ارائه می‌دهد که به عنوان «عوامل حافظه» شناخته می‌شوند. ویژگی های اضافی شامل هماهنگی گردش کار، مدیریت داده ها، مدیریت تعامل با کاربر و ادغام با خدمات خارجی است.

با استفاده از مدل‌هایی مانند Gemini 2.0 Flash، «عامل‌های لوله» به دستورالعمل‌های مشخص شده پایبند هستند و بر اساس آنها عمل می‌کنند و به ابزارهای قدرتمندی از جمله جستجوی وب و خزیدن در وب دسترسی دارند. از سوی دیگر، عوامل حافظه به صورت پویا به داده های مربوطه برای تولید پاسخ های زمینی دسترسی دارند. APIهای Pipe و Memory Langbase به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا با اتصال استدلال قدرتمند به منابع داده جدید، دانش و کاربرد مدل های هوش مصنوعی را ایجاد کنند.

عوامل حافظه Langbase به به حداقل رساندن توهم و ایجاد پاسخ های مبتنی بر داده کمک می کنند.

با خودکارسازی فرآیندهای پیچیده، افزایش کارایی گردش کار، و ارائه تجربیات بسیار شخصی شده به کاربران، عوامل هوش مصنوعی فرصت‌هایی را برای برنامه‌های قدرتمندتر باز می‌کنند. ترکیبی از استدلال قدرتمند، هزینه کم و سرعت بیشتر، مدل های فلش Gemini را به انتخابی مطلوب برای کاربران Langbase تبدیل می کند. برای شروع ساخت و استقرار عوامل هوش مصنوعی بسیار کارآمد و مقیاس پذیر، پلتفرم را کاوش کنید.

شرکای Vela

Vela Partners از Grounding با جستجوی Google برای اطلاعات عمیق‌تر و سریع‌تر استفاده می‌کند