Vertex AI против Vertex AI Agent Builder: какой подход выбрать для создания AI-агентов?

Краткий обзор Vertex AI: возможности и компоненты

Vertex AI – это унифицированная платформа машинного обучения от Google Cloud, предоставляющая широкий спектр инструментов и сервисов для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Она включает в себя такие компоненты, как: AutoML (автоматическое машинное обучение), TensorBoard (инструмент визуализации), AI Platform Training (обучение моделей), AI Platform Prediction (развертывание моделей) и MLOps (практики DevOps для машинного обучения).

Vertex AI Agent Builder: упрощенная платформа для разговорных агентов

Vertex AI Agent Builder (ранее Dialogflow) – это платформа для создания разговорных AI-агентов (чат-ботов, голосовых помощников) с использованием естественного языка. Она предоставляет графический интерфейс и инструменты для проектирования диалогов, обучения агента и интеграции с различными каналами.

Цель статьи: сравнение подходов и помощь в выборе оптимального решения

Цель этой статьи – предоставить детальное сравнение двух подходов к созданию AI-агентов в Google Cloud: Vertex AI и Vertex AI Agent Builder. Мы рассмотрим их преимущества и недостатки, а также предоставим рекомендации по выбору оптимального решения для различных задач и сценариев.

Vertex AI: гибкость и контроль для опытных разработчиков

Создание AI-агентов с использованием Vertex AI: пошаговый процесс

Создание AI-агента с использованием Vertex AI предполагает более сложный и гибкий процесс, включающий следующие шаги:

1. Сбор и подготовка данных: Сбор данных, необходимых для обучения модели, их очистка и преобразование в подходящий формат.
2. Выбор модели: Выбор подходящей архитектуры модели машинного обучения (например, Transformer, RNN, CNN) в зависимости от задачи.
3. Обучение модели: Обучение выбранной модели на подготовленных данных с использованием AI Platform Training.
4. Оценка модели: Оценка качества обученной модели с использованием метрик и методов валидации.
5. Развертывание модели: Развертывание обученной модели на AI Platform Prediction для использования в качестве AI-агента.
6. Интеграция с API: Создание API для взаимодействия с развернутой моделью и интеграция его с необходимыми каналами.

Преимущества: полный контроль над моделями, данными и логикой агента

Vertex AI предоставляет полный контроль над всеми аспектами создания AI-агента, включая:

• Выбор модели: Возможность выбора любой архитектуры модели машинного обучения.
• Данные: Полный контроль над данными, используемыми для обучения.
• Логика агента: Возможность реализации сложной логики и интеграции с различными системами.
• Кастомизация: Высокая степень кастомизации и гибкость настройки.

Недостатки: высокая сложность, требуются глубокие знания машинного обучения

Основным недостатком Vertex AI является высокая сложность и необходимость глубоких знаний в области машинного обучения, включая:

• Знание алгоритмов ML: Понимание различных алгоритмов машинного обучения и их особенностей.
• Навыки программирования: Навыки программирования на Python и использования библиотек машинного обучения (TensorFlow, PyTorch).
• Опыт работы с Google Cloud: Опыт работы с Google Cloud и его сервисами.

Примеры использования Vertex AI для создания сложных AI-агентов

Примеры использования Vertex AI для создания сложных AI-агентов:

• Анализ тональности отзывов: Создание агента, анализирующего тональность отзывов клиентов и определяющего степень их удовлетворенности. Используя предобученную модель и дообучая ее на специфичных данных о клиентской поддержке, можно создать систему, способную классифицировать отзывы по тональности (позитивный, негативный, нейтральный).

  from google.cloud import aiplatform
  
  def analyze_sentiment(text: str, model_name: str = 'sentiment-analysis-model') -> float:
      """Analyzes the sentiment of the given text using Vertex AI.
  Args:
      text: The text to analyze.
      model_name: The name of the deployed model.
  
  Returns:
      The sentiment score (between -1 and 1).
  """
  endpoint = aiplatform.Endpoint(model_name)
  response = endpoint.predict(instances=[{"content": text}])
  return response.predictions[0]['score']
  
  sentiment_score = analyze_sentiment("This product is amazing!")
  
  print(f"Sentiment Score: {sentiment_score}")
  
  

• Автоматизация ответов на вопросы: Создание агента, способного отвечать на сложные вопросы пользователей, используя знания из различных источников. Например, можно разработать агента, который будет автоматически отвечать на вопросы клиентов о продукте, используя данные из базы знаний компании и информацию из интернета.

Vertex AI Agent Builder: быстрое прототипирование и простота использования

Создание агента с использованием Vertex AI Agent Builder: обзор интерфейса и функциональности

Vertex AI Agent Builder предлагает визуальный интерфейс для создания AI-агентов, позволяющий создавать диалоги, определять намерения пользователей и задавать ответы без написания кода. Процесс создания агента включает следующие шаги:

1. Создание агента: Создание нового агента в интерфейсе Vertex AI Agent Builder.
2. Определение намерений (Intents): Определение намерений пользователей, которые агент должен распознавать (например, запрос информации, оформление заказа).
3. Создание сущностей (Entities): Создание сущностей для извлечения информации из запросов пользователей (например, название продукта, адрес доставки).
4. Определение диалогов (Flows/Pages): Определение последовательности шагов (диалогов), необходимых для выполнения каждого намерения.
5. Обучение агента: Обучение агента на примерах запросов пользователей.
6. Развертывание агента: Развертывание агента на различных каналах (веб-сайт, мессенджеры, голосовые помощники).

Преимущества: интуитивно понятный интерфейс, быстрое развертывание, не требуется глубоких знаний ML

Основными преимуществами Vertex AI Agent Builder являются:

• Простота использования: Интуитивно понятный графический интерфейс, не требующий навыков программирования.
• Быстрое прототипирование: Возможность быстрого создания прототипов AI-агентов.
• Легкое развертывание: Простое развертывание агентов на различных каналах.
• Не требует знаний ML: Не требует глубоких знаний машинного обучения.

Ограничения: меньше контроля над моделями, ограниченная кастомизация

Основными ограничениями Vertex AI Agent Builder являются:

• Меньше контроля: Ограниченный контроль над моделями машинного обучения.
• Ограниченная кастомизация: Ограниченные возможности кастомизации и настройки.
• Зависимость от платформы: Зависимость от платформы Vertex AI Agent Builder.

Примеры использования Vertex AI Agent Builder для создания простых разговорных агентов

Примеры использования Vertex AI Agent Builder для создания простых разговорных агентов:

• Чат-бот для службы поддержки: Создание чат-бота для ответа на часто задаваемые вопросы клиентов.
• Голосовой помощник для заказа еды: Создание голосового помощника для приема заказов еды в ресторане.

Сравнительный анализ: Vertex AI против Vertex AI Agent Builder

Критерии сравнения: сложность разработки, гибкость, контроль, скорость развертывания, стоимость

Для сравнения Vertex AI и Vertex AI Agent Builder будем использовать следующие критерии:

• Сложность разработки: Уровень сложности, требуемый для создания AI-агента.
• Гибкость: Возможность настройки и кастомизации AI-агента.
• Контроль: Уровень контроля над моделями и данными.
• Скорость развертывания: Время, необходимое для развертывания AI-агента.
• Стоимость: Стоимость использования платформы и ресурсов.

Таблица сравнения характеристик и возможностей

| Характеристика | Vertex AI | Vertex AI Agent Builder |
| ——————— | ——————————————— | ———————————————— |
| Сложность разработки | Высокая, требуются знания ML | Низкая, не требует знаний ML |
| Гибкость | Высокая, полный контроль над моделями и данными | Низкая, ограниченная кастомизация |
| Контроль | Полный | Ограниченный |
| Скорость развертывания | Низкая, требует больше времени | Высокая, быстрое развертывание |
| Стоимость | Зависит от используемых ресурсов | Зависит от количества запросов и функций |

Сценарии использования: какой подход лучше подходит для различных задач

• Vertex AI: Подходит для создания сложных AI-агентов с высокой степенью кастомизации и интеграцией с различными системами, требующих глубокого понимания машинного обучения.
• Vertex AI Agent Builder: Подходит для быстрого создания простых разговорных агентов, не требующих глубокой кастомизации и знаний машинного обучения.

Выводы и рекомендации: как выбрать правильный инструмент для создания AI-агента

Ключевые факторы, влияющие на выбор: опыт разработчиков, сложность задачи, бюджет

При выборе между Vertex AI и Vertex AI Agent Builder необходимо учитывать следующие факторы:

• Опыт разработчиков: Наличие опыта в области машинного обучения.
• Сложность задачи: Сложность логики агента и требуемая степень кастомизации.
• Бюджет: Доступный бюджет на разработку и использование платформы.

Рекомендации по выбору между Vertex AI и Vertex AI Agent Builder

• Если у вас есть опытные разработчики и требуется высокая степень кастомизации, выбирайте Vertex AI.
• Если вам нужно быстро создать простой разговорный агент, не требующий глубокой кастомизации, выбирайте Vertex AI Agent Builder.

Перспективы развития AI-агентов на платформе Google Cloud

Google Cloud продолжает активно развивать платформы Vertex AI и Vertex AI Agent Builder, предлагая новые инструменты и сервисы для создания более мощных и интеллектуальных AI-агентов. В будущем можно ожидать дальнейшего упрощения процесса разработки, расширения возможностей кастомизации и интеграции с другими сервисами Google Cloud.