Конференция FileMaker 2025 в Гамбурге завершилась - и это была особая веха во многих отношениях. Не только потому, что в этом году конференция была посвящена многим темам, связанным с искусственным интеллектом, производительностью и современными рабочими процессами, но и потому, что личный обмен мнениями и „семейная атмосфера“ сообщества FileMaker в очередной раз вступили в свои права. Для меня лично это было интенсивное, вдохновляющее и всесторонне обогащающее время - начиная с самого первого вечера.
Системы искусственного интеллекта
В этой категории вы найдете статьи о Системы искусственного интеллекта Большие языковые модели (LLM) и их возможное применение в бизнесе и творческой сфере. Темы включают локальные установки искусственного интеллекта, Интеграция в существующие программные решения, Примеры использования в издательском деле или Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. В технических статьях на практике показано, как LLM, такие как GPT, Mistral или Mixtral Преимущества, которые они дают в повседневной жизни, и технические принципы, необходимые для их эффективного использования. Будь то для Создание текста, Управление знаниями, Интеграция ERP или Поддержка клиентов - Здесь вы найдете мнения, советы и отчеты об опыте профессионального использования языковых моделей.
Интеграция MLX в FileMaker 2025: локальный искусственный интеллект как новый стандарт
Хотя MLX изначально был запущен в качестве экспериментального фреймворка компанией Apple Research, в последние месяцы произошло тихое, но значительное развитие: С выходом FileMaker 2025 компания Claris прочно интегрировала MLX в сервер в качестве встроенной инфраструктуры искусственного интеллекта для Apple Silicon. Это означает, что любой человек, работающий с Mac и использующий Apple Silicon, может не только запускать модели MLX локально, но и использовать их непосредственно в FileMaker - с родными функциями, без каких-либо промежуточных слоев.
MLX на Apple Silicon в качестве локального AI по сравнению с Ollama & Co.
В то время как централизованные сервисы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Claude или Gemini, занимают ведущие позиции в заголовках газет, многие профессиональные пользователи испытывают растущую потребность в альтернативе - локальной, самоконтролируемой инфраструктуре искусственного интеллекта. Особенно для творческих процессов, конфиденциальных данных или повторяющихся рабочих процессов локальное решение часто является более устойчивым и безопасным вариантом.
Все, кто работает с Mac - особенно с Apple Silicon (M1, M2, M3 или M4), - теперь могут найти удивительно мощные инструменты для запуска собственных языковых моделей прямо на устройстве. В центре всего этого - новый, практически неизвестный компонент: MLX, фреймворк машинного обучения, разработанный Apple, который, вероятно, будет играть все более важную роль в экосистеме ИИ компании в ближайшие годы.
RAG с Ollama и Qdrant как универсальная поисковая система для собственных данных
В условиях все более запутанного мира информации становится все более важным сделать собственные базы данных пригодными для целенаправленного поиска - не через классический полнотекстовый поиск, а через семантически релевантные ответы. Именно в этом и заключается принцип работы базы данных RAG - поискового решения с поддержкой искусственного интеллекта, состоящего из двух центральных компонентов:
Ollama встречает Qdrant: локальная память для вашего ИИ на Mac
Локальный ИИ с памятью - без облака, без подписки, без отвлекающих факторов
В предыдущие статьи Я рассказал, как настроить Ollama на Mac install. Если вы уже выполнили этот шаг, то теперь у вас есть мощная локальная языковая модель - например, Mistral, LLaMA3 или другая совместимая модель, к которой можно обратиться через REST API.
Однако модель „знает“ только то, что находится в текущей подсказке. Она не запоминает предыдущие разговоры. Не хватает только воспоминаний..
Локальный ИИ на Mac: как installiere языковая модель с помощью Ollama
Локальный ИИ на Mac уже давно применяется на практике - особенно на компьютерах Apple-Silicon (серия M). С Ollama вы получаете среду выполнения для многих языковых моделей с открытым исходным кодом (например, Llama 3.1/3.2, Mistral, Gemma, Qwen). Текущая версия Ollama теперь также поставляется с удобным приложением, которое позволяет установить локальную языковую модель на вашем Mac одним щелчком мыши. В этой статье вы найдете прагматичное руководство от установки до первой подсказки - с практическими советами о том, где традиционно все идет не так.