AI应用开发平台通常具备的要素

AI应用开发平台的基本要素通常包括大模型调用、RAG知识库、工作流和多模型交互完成任务等。

大模型调用

• 丰富资源接入：AI应用开发平台需要将可用的大模型作为资源引入，从而支持多样化的功能实现。例如JBoltAI支持接入OpenAI、文心、通义千问、Ollama、DeepSeek、Moonshot等多个大模型，开发者可以根据不同的应用场景和需求选择合适的大模型进行调用。
• 灵活调用方式：平台支持多种调用方式，如异步和同步阻塞方式。以异步方式向大模型发起提问时，大模型可以流式进行响应，每成功响应一次，对应的成功回调就会执行一次；若采用同步阻塞方式调用聊天，则大模型会一次性返回所有内容。

RAG知识库

• 知识增强与准确性提升：RAG（检索增强生成）知识库能够为大模型提供额外的、准确的信息支持。大模型在回答问题时，可从RAG知识库中检索相关知识，将其融入到生成的回答中，从而提升回答的准确性和专业性，避免生成错误或过时的信息。
• 领域定制与个性化服务：针对不同的领域和行业需求，RAG知识库可以进行定制化构建。例如在医疗、金融等专业领域，将专业知识和行业数据整合到知识库中，使AI应用能够更好地满足特定领域的需求，提供个性化的服务。

工作流

• 任务自动化与协作：工作流是将一系列的任务和操作按照一定的规则和顺序进行组织和管理的过程。在AI应用开发平台中，工作流可以实现任务的自动化执行，提高开发效率和质量。例如，在一个智能客服应用中，工作流可以定义用户提问的接收、问题分类、大模型调用、答案生成和回复等环节，确保整个服务过程的顺畅进行。
• 可视化设计与配置：为了方便开发者进行工作流的设计和管理，许多AI应用开发平台提供了可视化的工作流设计工具。开发者可以通过拖拽、连接等操作直观地创建和编辑工作流，无需编写复杂的代码，降低了开发门槛。

多模型交互完成任务

• 优势互补与协同增效：不同的大模型具有各自的优势和特点，多模型交互可以充分发挥各个模型的长处，实现优势互补。例如，一个模型可能在语言理解方面表现出色，而另一个模型可能在图像识别或数据分析方面更具优势。通过多模型交互，可以将这些不同的能力整合起来，完成更加复杂和多样化的任务。
• 智能调度与优化：AI应用开发平台需要具备智能调度的能力，根据任务的需求和模型的性能，自动选择合适的模型进行交互，并优化交互过程。例如，在处理一个包含文本和图像的复杂任务时，平台可以自动分配文本处理任务给擅长语言处理的模型，图像识别任务给专业的图像模型，从而提高整体的处理效率和质量。

除了上述要素外，AI应用开发平台可能还涵盖用户管理、数据安全、监控与评估等其他重要要素，以保障平台的正常运行和应用的有效开发。