Сравнение low-code редакторов для разработки приложений на основе LLM
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения редакторов назревала давно, так как мы активно используем данные инструменты в своей работе и зачастую сталкиваемся с различными ограничениями решений. Данная статья будет полезна командам, которые только выбирают среду разработки пайплайнов для своих LLM-приложений и ИИ-агентов, а также тем, кто ищет лучший редактор для решения своих задач.
Введение
В эпоху стремительного развития технологий, когда скорость вывода продуктов на рынок становится ключевым фактором успеха (TTM), традиционные методы разработки программного обеспечения сталкиваются с новыми вызовами. Одним из наиболее перспективных решений является использование low-code платформ — инструментов, позволяющих создавать приложения с минимальным количеством написания кода вручную. Особенно интересными становятся low-code редакторы, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM),которые позволяют автоматизировать разработку и повысить эффективность работы разработчиков.
Цель данной статьи — провести сравнительный анализ четырех популярных low-code редакторов: Flowise, LangFlow, n8n и Dify. Эти платформы предоставляют различные подходы к созданию приложений на основе LLM, каждая из которых имеет свои уникальные особенности и преимущества.
1. Описание приложений на основе LLM (основные виды, обзор рынка)
Приложения на основе больших языковых моделей (LLM) представляют собой относительно новый класс программного обеспечения, которое способно решать множество задач благодаря использованию мощных алгоритмов машинного обучения. В контексте low-code редакторов, LLM играют ключевую роль в автоматизации процессов разработки, позволяя создавать функциональные приложения с минимальными затратами времени и усилий.
Читать далее
#ии_агенты #low_code #n8n #flowise #llm_приложения #llm_модели #llm #llm_архитектура #langflow #dify | @habr_ai
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения редакторов назревала давно, так как мы активно используем данные инструменты в своей работе и зачастую сталкиваемся с различными ограничениями решений. Данная статья будет полезна командам, которые только выбирают среду разработки пайплайнов для своих LLM-приложений и ИИ-агентов, а также тем, кто ищет лучший редактор для решения своих задач.
Введение
В эпоху стремительного развития технологий, когда скорость вывода продуктов на рынок становится ключевым фактором успеха (TTM), традиционные методы разработки программного обеспечения сталкиваются с новыми вызовами. Одним из наиболее перспективных решений является использование low-code платформ — инструментов, позволяющих создавать приложения с минимальным количеством написания кода вручную. Особенно интересными становятся low-code редакторы, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM),которые позволяют автоматизировать разработку и повысить эффективность работы разработчиков.
Цель данной статьи — провести сравнительный анализ четырех популярных low-code редакторов: Flowise, LangFlow, n8n и Dify. Эти платформы предоставляют различные подходы к созданию приложений на основе LLM, каждая из которых имеет свои уникальные особенности и преимущества.
1. Описание приложений на основе LLM (основные виды, обзор рынка)
Приложения на основе больших языковых моделей (LLM) представляют собой относительно новый класс программного обеспечения, которое способно решать множество задач благодаря использованию мощных алгоритмов машинного обучения. В контексте low-code редакторов, LLM играют ключевую роль в автоматизации процессов разработки, позволяя создавать функциональные приложения с минимальными затратами времени и усилий.
Читать далее
#ии_агенты #low_code #n8n #flowise #llm_приложения #llm_модели #llm #llm_архитектура #langflow #dify | @habr_ai
Хабр
Сравнение low-code редакторов для разработки приложений на основе LLM
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью с анализом low-code редакторов для разработки пайплайнов на базе LLM-моделей. Тема сравнения пайплайнов назревала давно, так как мы активно...