「想整合多个 AI 模型？原来不用改代码就能实现」

Chào các bạn, chào buổi tối! Trước đây mình đã nói về giáo dục, hôm nay lại nói về các ứng dụng trò chuyện mà chúng ta thường dùng. Hiện nay AI ngày càng nhiều, có cái giỏi trò chuyện hàng ngày, có cái nhanh tra dữ liệu, có cái phân tích logic mạnh mẽ.

Nếu một ứng dụng muốn tích hợp tất cả các mô hình này để người dùng có thể chọn theo nhu cầu, liệu có phải tốn nhiều công sức không?

Tuy nhiên, có một ứng dụng trò chuyện của Klok, đã có 2.5 triệu người dùng rồi, họ đã từng đối mặt với vấn đề này. Các API của các nhà cung cấp dịch vụ AI khác nhau, phải kết nối từng mô hình một, còn phải xử lý sự khác biệt về hiệu suất của các mô hình, chỉ cần gặp chút vấn đề là trải nghiệm người dùng sẽ giảm sút.

Kết quả là sau khi họ dùng @miranetwork, vấn đề này đã được giải quyết dễ dàng.

API của Mira tương thích với OpenAI, Klok không cần phải thay đổi lớn mã nguồn hiện tại, vẫn có thể kết nối nhiều mô hình hàng đầu như DeepSeek R1, GPT-4o mini qua một API duy nhất.

Nói cách khác, Mira đã tạo ra một "trạm trung chuyển" cho các mô hình AI khác nhau này, nhà phát triển không cần phải đối mặt với đống API phức tạp nữa, có thể tập trung vào việc làm sao để người dùng cảm thấy thoải mái, như thiết kế giao diện, tối ưu tốc độ phản hồi.

Mình nghĩ điều này thực sự rất cần thiết cho các nhà phát triển.
Hiện tại mọi người dùng app đều mong tiện lợi, ai cũng không muốn phải cài nhiều phần mềm để dùng các chức năng AI khác nhau. Nhưng nếu nhà phát triển tự tích hợp các mô hình, việc kết nối và bảo trì sẽ tốn rất nhiều công sức.

Mira như là gói gọn tất cả các "công việc kỹ thuật lặt vặt", giúp nhà phát triển tập trung vào trải nghiệm người dùng cốt lõi. Đó cũng là lý do nhiều đội nhóm chọn nó.

Hơn nữa, khi gặp vấn đề còn có thể cùng đội ngũ Mira giải quyết, không chỉ đơn thuần cung cấp công cụ rồi bỏ mặc, điều này khá đáng tin cậy, đáng để theo dõi tiếp!
#Mira