Ce billet vous montre comment construire un assistant de recherche en protéines conversationnel qui combine trois capacités : l'analyse de requêtes en langage naturel pour extraire des paramètres de recherche structurés, une recherche de similarité vectorielle sur les protéines...
Les nouveaux modèles repoussent les limites des capacités et du rapport qualité-prix. Les équipes réévaluent les éléments sur lesquels s'appuyer chaque fois qu'un lancement modifie ce qui est possible par dollar.
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Les résumés sont regroupés à titre d’information uniquement – suivez le lien source pour l’histoire complète. Les entrées de démonstration sont illustratives.