Vercel 的首席执行官 Guillermo Rauch 表示，构建人工智能应用是开发者注册 Vercel 的第二大原因。因此，推出了 Vercel AI 软件开发工具包和加速器。
翻译自 Vercel’s Next Big Thing: AI SDK and Accelerator for Devs 。
在 2020 年代，很少有公司像 Vercel 这样对前端开发生态系统产生了如此大的影响， Vercel 是流行的 React 框架 Next.js 的管理者。当我首次写关于 Vercel 的文章时，那是在 2020 年 7 月，该公司刚刚拥抱了 Jamstack 趋势，并在其营销中广泛使用“无服务器”这个词汇。但随着 Jamstack 趋势的下降和无服务器不再是一个热词，Vercel 抓住了最新的“下一个大事”：生成式人工智能。
Vercel 相对较新的 AI SDK 在 JavaScript 开发者中迅速获得了认可，目前每周在 npm 上有 40,000 次的下载量。当然，原因在于 2023 年 AI 应用的惊人流行。Vercel 的首席执行官 Guillermo Rauch 上周在推特上表示，“构建 AI 应用是人们现在注册 @vercel 的第二大原因，超过社交/营销和电子商务，根据注册调查。”（尽管他没有明确说明第一位是什么，但有评论者表示它是易于部署的 Next.js 项目。）
Vercel 将这个 SDK 定义为“用于基于 React 和 Svelte 构建的 AI 应用的可互操作、支持流媒体的、准备好上线的软件开发工具包”。它支持 React/Next.js 和 Svelte/SvelteKit ，对 Nuxt/Vue 的支持“即将推出” [更新：Vercel已经考虑支持 Nuxt 和 Solid.js 框架]。在 LLM 方面，SDK “包括对 OpenAI、LangChain 和 Hugging Face Inference 的一流支持”。为了补充 SDK，Vercel 还提供了一个拥有 20 多个 LLM 的 playground 。
Vercel AI SDK 的吸引力类似于最初使 Vercel 在 JavaScript 开发者中如此受欢迎的原因：它抽象了应用程序的基础架构部分。
那么，与现有的 LLM 应用堆栈工具如 LangChain 相比，这个 SDK 如何？我向 Rauch 求证，他表示 Vercel AI SDK “专注于帮助开发者构建完整、丰富的流媒体用户界面和应用程序，并深度集成/支持前端框架”，而 “LangChain 专注于 ETL [提取、转换和加载]和提示工程”。
Rauch 补充说，AI SDK 与 LangChain 有整合。“开发者可以使用 LangChain 进行提示工程，然后使用 AI SDK 在他们的应用程序中进行流媒体和渲染输出，”他在 X/Twitter 直接消息中说道。他还给我提供了其文档中有关 LangChain 的更多参考信息。
为展示其新获得的 AI 技能，Vercel 本月举行了 AI 加速器演示日。总获胜者是一家名为 Memorang 的初创公司，Vercel 描述它为“用于构建任何学科的基于 AI 的课程和学习应用程序的完整平台”。
Memorang 目前处于私人测试阶段，但在演示日的快速介绍中，我们可以看到现今基于 AI 的应用程序的样貌。创始人兼首席执行官 Dr. Yermie Cohen 解释说，Memorang 是“建立在现代和不断发展的 AI 技术堆栈上，包括 Vercel，其中大部分几个月前还不存在”。
Memorang 的第一部分是一个名为 EdWrite 的“基于 AI 的无头 CMS”，它大量使用生成式 AI 进行内容生成，这里指的是教育材料。Cohen 指出了使用 AI 进行这类内容的扩展性好处。“您的自定义工作流实际上是一个内容大炮，您可以瞄准并发射，以构建成千上万的评估，”他说道。
使用这些内容，Memorang 能够为客户（可能是教育机构）提供“基于 AI 的 Web 和移动学习应用程序，具有可组合性和白标签化”。然后，他讨论了这种方法对用户的一些好处。“当用户完成学习会话时，他们会得到关于性能行为的个性化 AI 分析和改进建议，”他指出。“然后，在回顾他们的答案时，我们的 AI 学习助手帮助他们更多地学习，深入探讨每个练习问题。”
虽然 Cohen 没有讨论 Memorang 用来创建其平台的技术堆栈，但您可以从查看公司当前的职位空缺中获得一些线索。具体来说，查看以下关于全栈 AI 工程师职位的要求：
- TypeScript/JavaScript 的专业知识
- 在提示工程方面的高级知识
- 使用 OpenAI +/- Langchain 完成的项目
- 具有向量数据库和语义搜索经验
- 具有 GraphQL 等无服务器堆栈的专业知识
- 深入了解 NoSQL 数据库设计和访问模式
- 前端技能包括 React（理解 hooks、组件）
- 大学学位（技术领域）
该角色的工具、库和框架列表如下：
- Langchain.js
- AWS Lambda
- Pinecone / Weaviate
- DynamoDB / MongoDB
- Neptune/Neo4j
- React + React Native
- GraphQL
- Next.js
显然，React 在构建 Memorang 的用户界面和连接到 LLM、向量数据库和 LangChain 等 AI 堆栈组件方面起到了重要作用。
对于那些想要查看可公开使用的 AI 应用程序的开发者，Vercel 提供了一个使用以下工具的 Pokedex 模板：
- 在 Vercel 上的 Postgres
- Prisma 作为 ORM [对象关系映射]
- 用于向量相似性搜索的 pgvector
- OpenAI 嵌入
- 使用 Next.js App Router 构建
但也许最好的开始使用 Vercel AI SDK 的地方是 Vercel 的快速入门文档。它提供了 Next.js 和 SvelteKit 的说明。如果您仍在寻找创意，可以查看 Vercel 的 AI 应用程序模板和示例。
最后一点说明：显然，Vercel 尚未完成其 AI 功能的推出。Vercel 开发者体验副总裁 Lee Robinson 在 X 上的最新评论总结了这一点：“下一个大事？‘肯定是 AI，以某种形式，而且我们在这方面还有很多可以做的事情！’"
