#7 - No-code i Low-code – jak tanio i skutecznie wdrażać AI?

Cześć i witamy w odcinku siódmym podcastu. Cześć Jakub. Cześć Kuba. Co tam u Ciebie słychać z perspektywy EjAjowej? Czy ostatnio jakieś nieździki wpadały, które zachwiały Twoją pracą albo coś, co szczególnie zwróciło Twoją uwagę? No, wydarzyło się od naszego ostatniego odcinka przynajmniej całkiem sporo. Poczynając od tego, że w zasadzie trzy dni później wyszedł nowy model od DeepSea, więc chińska rewolucja nas zaskoczyła. Tak naprawdę po dzień dzisiaj tych modeli wyszło już bardzo wiele. Z dniem wczorajszym w zasadzie wyszła również nowa nowość, czyli Anthropic wypuścił swojego Cloda 3.7 Sonnet i 3.7 Sonnet Thinking. Także bardzo dużo się działo w ostatnim czasie, więc mam nadzieję, że dzisiaj też będziemy mieli troszkę przestrzeni, aby troszkę podyfakować na ten temat.

I tak jak powiedziałeś, na przykład wykorzystanie takiego longchain'a czy longflow'a czy jakiejkolwiek innej platformy jest tego rodzaju właśnie poziomem abstrakcji. No bo to, co się liczy dla nas finalnie, to jest to, żeby rozwiązać problem, a nie żeby chwalić się, jak nisko technologicznie potrafimy zejść i napisać serwer w C od 0 na przykład. Mam wrażenie, że jeszcze do tego, o czym mówisz, trzeba dodać jedną bardzo ważną rzecz, która rozróżnia z punktu widzenia biznesowego no-code od low-codu. Jest to abonament, licencja, bo o ile w przypadku low-code spotykamy się Z podejściem narzędzi open source'owych, które możemy użyć, bo tak naprawdę one pomogą nam wytworzyć znaczącą ilość kodu, ale są ogólnodostępne, nie wymagają płacenia, po prostu stawiamy infrastrukturę i płacimy, nie wiem, za klucz API, czyli za te tokeny, że używamy na przykład GPT czy LAMy czy innego modelu EjAjowego, tam płacimy za zużycie jakby tej mocy obliczeniowej.