Avis et détails du produit Vercel AI SDK

J'ai exploré le SDK AI de Vercel, un ensemble d'outils TypeScript conçu pour créer des applications et des agents alimentés par l'IA sur des frameworks comme React, Next.js, Vue, Svelte et Node.js. Avec la sortie récente de l'AI SDK 5 Beta, la plateforme a introduit plusieurs améliorations architecturales et de convivialité.

Voici mon expérience :

• Support Multi-Fournisseur Étendu

Le SDK gère efficacement les connexions à un large éventail de fournisseurs de modèles d'IA, y compris OpenAI, Anthropic, Google Generative AI, Mistral, Cohere, Perplexity et xAI Grok. Cette abstraction permet aux développeurs d'interagir avec une API cohérente, quel que soit le fournisseur de modèle sous-jacent. Cette approche réduit la surcharge d'apprentissage et de maintenance de plusieurs SDK spécifiques aux fournisseurs, et simplifie le processus de changement ou de combinaison de modèles à mesure que les besoins évoluent.

• Bibliothèques de Base et UI Robustes

L'ensemble d'outils est structuré avec une séparation claire entre ses bibliothèques de base et UI. La bibliothèque de base est axée sur la génération de texte, les sorties structurées, les appels d'outils et la construction d'agents, tandis que la bibliothèque UI fournit des hooks indépendants du framework pour construire des interfaces de chat et génératives. Cette modularité garantit que les développeurs peuvent utiliser uniquement ce dont ils ont besoin, et elle prend en charge l'intégration avec des frameworks frontend populaires tels que React, Next.js, Vue, Svelte et Node.js.

• Améliorations Architecturales Significatives dans la v5 Beta

La version 5 Beta introduit une architecture repensée, notamment à travers la nouvelle interface `LanguageModelV2`. Ce changement permet de prendre en charge des sorties plus riches—telles que le texte, les images, le raisonnement et les sources—organisées en parties de contenu ordonnées. Le nouveau design améliore la sécurité des types et l'extensibilité, facilitant l'adoption de nouvelles capacités de modèle sans nécessiter de modifications de la logique de base du SDK.

• Système de Messages Avancé et Contrôles Agentiques

Le système de messages a été remanié pour distinguer entre `UIMessage` (utilisé pour l'état et l'historique de l'UI) et `ModelMessage` (utilisé pour l'entrée LLM). Cette séparation clarifie le flux de données et empêche la perte accidentelle d'informations. De plus, l'introduction de primitives de contrôle agentiques comme `prepareStep` et `stopWhen` donne aux développeurs un contrôle granulaire sur le comportement des agents, la sélection des outils et la gestion des étapes, soutenant des cas d'utilisation conversationnels et agentiques plus sophistiqués.

• Modèles de Streaming et d'Intégration Flexibles

L'adoption des événements envoyés par le serveur (SSE) comme protocole standard pour le streaming de sortie améliore la compatibilité entre les navigateurs et simplifie le débogage. La nouvelle configuration basée sur le transport pour le hook `useChat` permet une intégration backend flexible et une gestion améliorée de l'état, s'adaptant à une large gamme de scénarios de déploiement. Le SDK propose également une suite de kits de démarrage et de modèles, ce qui accélère le processus de configuration pour différents frameworks et types d'applications. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

• La courbe d'apprentissage peut être significative, surtout avec l'introduction de nouveaux concepts dans la version bêta v5 tels que la séparation des types de messages et les contrôles agentiques. L'adaptation des projets existants peut nécessiter une migration minutieuse et une compréhension de la nouvelle architecture.

• Comme la version bêta v5 est encore en cours de développement actif, les API peuvent changer et une certaine instabilité ou des changements incompatibles peuvent être attendus. Cela nécessite de fixer les versions et une prudence supplémentaire pour une utilisation en production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la facilité avec laquelle il est possible de changer de modèles et de fournisseurs en utilisant le SDK AI de Vercel, le document est solide et très utile pour un déploiement et une intégration rapides, et ce n'est pas comme si ce SDK ne supportait que NextJS, il supporte également React, Vue et d'autres frameworks. Dans l'ensemble, mon expérience a été très bonne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jusqu'à présent, je ne vois rien de mauvais car mon expérience a été très bonne. J'ai utilisé le SDK Vercel AI pour créer un chatbot qui utilise le modèle Gemini et le fournisseur Vertex. J'utilise cette configuration sur mon site web de portfolio. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans le SDK Vercel AI, c'est la façon dont il s'intègre sans effort à vos projets, rendant incroyablement facile l'ajout de capacités d'IA puissantes sans configuration complexe. C'est un excellent outil pour les développeurs cherchant à apporter des expériences pilotées par l'IA à leurs applications avec un minimum de tracas. Je l'utilise depuis 3 mois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un inconvénient du Vercel AI SDK est que, bien qu'il simplifie l'intégration des modèles d'IA, il nécessite toujours une compréhension solide de la gestion des API et des fonctions serverless. En parlant de facilité de mise en œuvre, c'est difficile pour les débutants. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le SDK est incroyablement facile à utiliser, avec des API bien documentées et une intégration fluide avec Next.js et les fonctions edge de Vercel. Il réduit considérablement le temps nécessaire pour déployer des fonctionnalités alimentées par l'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que puissant, le SDK pourrait s'améliorer en termes de flexibilité pour les déploiements non-Vercel. Certains cas d'utilisation avancés de l'IA pourraient nécessiter plus de personnalisation que ce qui est actuellement disponible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vercel AI SDK s'intègre bien avec la plateforme serverless de Vercel. Il permet d'ajouter des capacités d'IA aux projets sans se soucier de l'infrastructure. La plateforme de Vercel est conçue avec des performances élevées, de sorte que le SDK d'IA peut fonctionner facilement. Il permet aux modèles d'IA d'être déployés et mis à l'échelle efficacement. Le SDK fournit des API faciles à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vercel AI SDK fonctionne bien uniquement sur la plateforme Vercel. La documentation et le support communautaire pour le SDK ne sont pas disponibles car il s'agit d'une nouvelle offre, donc il devient difficile d'en apprendre davantage. Il repose sur des modèles d'IA pré-entraînés spécifiques. Le prix du SDK devient coûteux lorsqu'il s'agit de mise à l'échelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vercel AI SDK rend l'intégration des modèles d'IA simple, surtout pour les développeurs familiers avec des frameworks comme React ou Next.js. En raison de l'expérience dans ces frameworks, l'API bien documentée et les exemples réduisent la courbe d'apprentissage. Nous pouvons passer entre les modèles d'OpenAI, Google, etc., ce qui nous donne la flexibilité d'utiliser différentes capacités sans avoir besoin de changer quoi que ce soit, y compris leur base de code. La génération dynamique de contenu, le traitement des réponses partielles, la sécurité des types pour TypeScript à l'aide de la validation de schéma, etc., sont vraiment des fonctionnalités de premier ordre pour construire des applications dans un environnement plus rapide. L'essentiel est que nous pouvons utiliser ces fonctionnalités d'IA côté client ainsi que côté serveur. De plus, generateText et streamText sont des fonctionnalités super étonnantes grâce auxquelles nous pouvons simplement exécuter l'entrée utilisateur pour générer le texte. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'ai ressenti, si vous n'êtes pas très familier avec NextJs, cela peut être un peu difficile à comprendre l'implémentation ou l'intégration. Cela semble un peu plus de NextJS. Mais, oui, toute personne ayant des connaissances en JS peut réussir tôt ou tard. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vercel AI SDK est un outil très utile pour les logiciels. Vercel AI SDK simplifie le processus de création d'applications alimentées par l'IA au sein de cadres web comme React, Next.js et bien d'autres. Je crée beaucoup de logiciels alimentés par l'IA (comme l'IA de vérification faciale, la vérification de documents) pour mon entreprise en utilisant React et Next.js. Et cet ensemble d'outils SDK m'aide à réaliser ces fonctionnalités dans mon logiciel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour être très honnête, je ne ressens aucun problème lors de l'utilisation de ce SDK Toolkit. Donc actuellement, je n'ai pas de désaccord avec ce Vercel AI SDK. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime vraiment son intégration avec OpenAi ou des modèles ML dans les applications web modernes. Cela réduit la consommation de tâches répétitives, y compris l'authentification, la structuration des requêtes et la gestion des jetons, ce qui se traduit par une rapidité de développement. Le point fort est son support intégré pour les réponses en streaming des API, ce qui permet une interaction en temps réel qui est importante pour les applications de type chatbot. Bon support client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

1. L'absence de messages d'erreur détaillés lors de l'interaction avec l'API rend le débogage plus difficile, surtout avec des charges utiles complexes.

2. La documentation aurait pu être plus détaillée avec des exemples possibles et sur la façon d'intégrer avec des API tierces. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le fait que ce SDK puisse créer un énorme site web en quelques minutes, et ce dans les langages de programmation les plus en vue comme ReactJS, est très utile. Il y a cette facilité de mise en œuvre grâce à la documentation et au support disponibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je ne vois pas de problèmes pour l'instant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

vercel ai fournit plusieurs modèles LLM d'OpenAI, azure, aws, etc. vous pouvez utiliser la fonction generateText pour créer une réponse à une question ou un paramètre spécifique ou si vous voulez un objet, vous pouvez utiliser generateObject à la place, en raison de sa vaste collection, le passage d'un modèle à l'autre est assez facile, si vous cherchez à créer un chatbot de type chat gpt ou quelque chose de similaire, c'est une bonne option car vous aurez beaucoup plus de flexibilité par rapport à l'obtention d'un abonnement à chaque autre API. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

il se concentre uniquement sur la génération de texte s'il peut également inclure la génération d'images et de vidéos ce serait bien mais je pense qu'ils l'ajouteront éventuellement Avis collecté par et hébergé sur G2.com.