İçeriğe geç

OpenAI

OpenAI API - основная LLM-платформа, которую Detartech использует при разработке функций на основе ИИ. Мы активно применяем GPT-4o и Embeddings API в архитектуре RAG, интеллектуальной генерации контента и автоматизации рабочих процессов.

Особенности

  • Доступ к моделям GPT-4o и o1
  • Семантический поиск через Embeddings API
  • Function Calling / Tool Use
  • Структурированный JSON-вывод
  • Обработка мультимодального контента
  • Поддержка SDK для Python и Node.js

Варианты использования

  • Корпоративные чат-боты на базе RAG
  • Рабочие процессы интеллектуальной генерации контента
  • Классификация и суммаризация документов
  • Интеграции ассистентов по коду
  • Многошаговые агентные системы

Подробнее

Разработка корпоративного ИИ с OpenAI API

OpenAI - компания в области ИИ-исследований и продуктов, предлагающая наиболее широко используемый в мире API большой языковой модели (LLM). Модели GPT-4o, o1 и o3-mini обеспечивают отраслевую производительность в понимании и генерации текста, написании кода и обработке мультимодального контента. Разработчики получают доступ к этим моделям через REST API; оплата взимается по объему потребленных токенов ежемесячно.

Основные причины, по которым мы выбираем OpenAI для ИИ-проектов в Detartech: самый широкий выбор моделей и доступ к новейшим моделям; высокая семантическая точность в RAG-приложениях благодаря мощным моделям эмбеддинга (text-embedding-3-large); исчерпывающая документация и поддержка SDK для Python/Node.js; детерминированная генерация JSON-вывода с помощью функций Function Calling и Structured Output.

Используемые нами возможности OpenAI

С помощью Chat Completions API мы создаем как диалоговые интерфейсы, так и разовые рабочие процессы выполнения задач. С помощью Embeddings API мы преобразуем текст в векторное пространство, создавая инфраструктуру семантического поиска в RAG-системах. Функция Function Calling / Tool Use позволяет LLM контролируемо обращаться к внешним API или базам данных и формирует основу для архитектур агентов. С помощью Structured Outputs мы приводим ответы LLM к определенной JSON-схеме, что позволяет безопасно передавать их в последующие системы.

Для оптимизации затрат мы выбираем модель в зависимости от требований проекта: для простых задач классификации предпочитаем gpt-4o-mini, для задач, требующих глубокого рассуждения, - модель o1.

Используем эту технологию в вашем проекте

Наша команда специализируется на этом стеке. Давайте вместе оценим ваш проект.

Запросить бесплатную консультацию