协调人工智能发展

ayesha983

在编写 Python 脚本时，他们可以使用AI 代码助手快速解释函数或生成代码。
AI Explain 只需单击一下即可为技术受众、领域专家和/或高管提供代码配方和工作流程的解释，从而消除了大量文档并促进了标准化。标准化还扩展到代码环境，确保数据科学家与合作者使用相同的包依赖关系。这可以保持代码的健康和稳健性，同时维护一致的项目标准。

随着生成式人工智能领域的快速发展，仅投资一个 LLM 并不是一个可行的选择。单一的 LLM 系统并不能满足所有需求，而且由于供应商锁定的影响，从长远来看，它可能是有风险的，在这种情况下，您的策略不再由您的选择决定，而是由您的唯一提供商的选择决定。

进入：LLM Mesh。2023年，我们推出了这款差 危地马拉电报数据 异化解决方案，使用户能够以协调的方式编排和基准测试 LLM。2024 年，LLM Mesh 将继续成为 Dataiku 编排战略的重要组成部分，帮助任何组织扩展生成式 AI，无论底层环境如何。

LLM 网格_绿色-1

Dataiku 的 LLM Mesh 是一个精心设计的桥梁，可促进大型语言模型 (LLM) 的无缝通信、资源共享和协作。因此，Dataiku 现在为 LLM 提供与其他物种 AI 相同的强大数据服务。正在考虑采用 Gen AI 的 [组织] 应该明智地研究 Dataiku 的功能。

— Robin Bloor，“Dataiku 是释放 Gen AI 潜力的关键吗？”