Langbase पर Gemini Flash की मदद से, कम कीमत में ज़्यादा काम करने वाले एआई एजेंट

अपने-आप काम करने और बाहरी टूल को मैनेज करने में सक्षम एआई एजेंट बनाने के लिए, आम तौर पर इंटिग्रेशन और इन्फ़्रास्ट्रक्चर से जुड़ी समस्याओं को हल करना पड़ता है. Langbase, इन मुश्किलों को मैनेज करने का बोझ कम करता है. साथ ही, यह बिना सर्वर वाले एआई एजेंट बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म उपलब्ध कराता है. ये एजेंट, Gemini जैसे मॉडल पर काम करते हैं. इसके लिए, किसी फ़्रेमवर्क की ज़रूरत नहीं होती.

Gemini Flash के रिलीज़ होने के बाद, Langbase के उपयोगकर्ताओं को एजेंसी के अनुभव के लिए, इन छोटे मॉडल का इस्तेमाल करने की परफ़ॉर्मेंस और लागत के फ़ायदों का तुरंत पता चला.

Langbase प्लैटफ़ॉर्म, Gemini API की मदद से Gemini मॉडल का ऐक्सेस देता है. इससे उपयोगकर्ता, तेज़ी से काम करने वाले ऐसे मॉडल चुन सकते हैं जो मुश्किल टास्क को पूरा कर सकते हैं और ज़्यादा डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं. रीयल-टाइम में बेहतर अनुभव देने के लिए, कम इंतज़ार करना ज़रूरी है. इसलिए, Gemini Flash मॉडल फ़ैमिली, उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करने वाले एजेंट बनाने के लिए खास तौर पर सही है.

Gemini 1.5 Flash का इस्तेमाल करने पर, प्लैटफ़ॉर्म के उपयोगकर्ताओं को 28% कम समय में जवाब मिला. साथ ही, उनकी लागत में 50% की कमी आई और उनके ऑपरेशन के लिए थ्रूपुट में 78% की बढ़ोतरी हुई. Gemini Flash मॉडल, परफ़ॉर्मेंस में कोई कमी किए बिना ज़्यादा अनुरोधों को हैंडल कर सकते हैं. इसलिए, ये मॉडल ज़्यादा मांग वाले ऐप्लिकेशन के लिए सबसे सही विकल्प हैं. जैसे, सोशल मीडिया कॉन्टेंट बनाना, रिसर्च पेपर की खास जानकारी देना, और मेडिकल दस्तावेज़ों का ऐक्टिव विश्लेषण करना.

Langbase, एआई एजेंट को डेवलप और डिप्लॉय करने वाला एक सर्वरलेस प्लैटफ़ॉर्म है. इसकी मदद से, सर्वरलेस एआई एजेंट बनाए जा सकते हैं. यह पूरी तरह से मैनेज किए जा सकने वाले, स्केलेबल सेमैनटिक रीट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) सिस्टम उपलब्ध कराता है. इन्हें “मेमोरी एजेंट” कहा जाता है. अन्य सुविधाओं में वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेषण, डेटा मैनेजमेंट, उपयोगकर्ता इंटरैक्शन मैनेजमेंट, और बाहरी सेवाओं के साथ इंटिग्रेशन शामिल हैं.

Gemini 2.0 Flash जैसे मॉडल की मदद से काम करने वाले “पाइप एजेंट”, दिए गए निर्देशों का पालन करते हैं और उन पर कार्रवाई करते हैं. साथ ही, वे वेब-सर्च और वेब-क्रॉल करने जैसे बेहतरीन टूल का इस्तेमाल कर सकते हैं. दूसरी ओर, मेमोरी एजेंट काम के जवाब देने के लिए, काम के डेटा को डाइनैमिक तौर पर ऐक्सेस करते हैं. Langbase के Pipe और Memory API की मदद से, डेवलपर नए डेटा सोर्स से बेहतर तरीके से जानकारी इकट्ठा कर सकते हैं. इससे एआई मॉडल की जानकारी और उपयोगिता बढ़ती है और बेहतर सुविधाएं बनाई जा सकती हैं.

एआई एजेंट, मुश्किल प्रोसेस को ऑटोमेट करके, वर्कफ़्लो को बेहतर बनाते हैं. साथ ही, उपयोगकर्ताओं को उनकी ज़रूरत के मुताबिक अनुभव देते हैं. इससे, ज़्यादा बेहतर ऐप्लिकेशन बनाने की संभावनाएं बढ़ती हैं. बेहतर तरीके से अनुमान लगाने, कम कीमत, और तेज़ी से काम करने की सुविधाओं की वजह से, Langbase के उपयोगकर्ता Gemini Flash मॉडल को पसंद करते हैं. ज़्यादा असरदार और स्केल किए जा सकने वाले एआई एजेंट बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने के लिए, प्लैटफ़ॉर्म को एक्सप्लोर करें.