Das neue SmartCore AI Components Pack, das in GetIt für RAD Studio 13 verfügbar ist, führt eine Reihe neuer KI-Kernkomponenten für Delphi und den C++Builder ein. Entwickler können diese KI-Komponenten sowohl in bestehende als auch in neue Anwendungen integrieren und damit viele gängige KI-Anwendungsfälle abdecken, z.B. die Unterstützung der Erstellung von Inhalten innerhalb des Produkts wie die Generierung von Bildern und anderen Medien, die Hinzufügung von Lokalisierungsunterstützung für On-the-Fly-Übersetzungen, die Bereitstellung von intelligenten Einblicken und personalisierten Empfehlungen für die Datenanalyse innerhalb einer Anwendung oder die Erstellung eines Chatbots innerhalb einer Anwendung, um einer bestehenden Anwendung Interaktivität hinzuzufügen. Es handelt sich um eine modulare Komponentensuite, die den Aufruf von KI-Anbietern (OpenAI, Claude, Gemini und Ollama sind enthalten) aus Delphi- und C++Builder-Anwendungen vereinfacht.

Übersicht

Das SmartCore AI Components Pack bietet einen Baustein und zugleich eine Grundlage für die Zukunft. Es handelt sich um eine grundlegende Architektur, auf der unsere Kunden und Drittanbieter aufbauen und die sie erweitern können, um zusätzliche KI-Engines und UI-Steuerelemente zu integrieren. Das SmartCore AI-Paket umfasst:

• Eine neue KI-Verbindungskomponente, deren Funktion ähnlich der einer Datenbankverbindung in FireDAC ist. Es handelt sich um eine von der KI-Engine unabhängige Komponente, die mithilfe spezifischer Treiber über REST mit den gewünschten KI-Engines kommuniziert, darunter OpenAI, Claude, Gemini und Ollama. Die SmartCore-AI-Engine bietet die Möglichkeit, zusätzliche Treiber hinzuzufügen, sodass KI-Anbieter die Funktionen Ihres Projekts entsprechend der Marktentwicklung erweitern können. Die Konfiguration wird über einen benutzerfreundlichen KI-Verbindungsassistenten verwaltet. Eine Reihe von KI-Anforderungskomponenten existieren für verschiedene Datentypen, wie Text, Bilder und strukturierte Daten, die mit Eingabeaufforderungen verknüpft werden können. Die Komponenten können direkt mit UI-Steuerelementen verbunden werden, um die Ergebnisse der KI-Interaktion anzuzeigen.
• Mit dem SmartCore AI Components Pack können Benutzer eine KI sowohl in bestehende als auch in neue Anwendungen integrieren. Mit den SmartCore AI-Komponenten können Sie viele beliebte KI-Anwendungsfälle unterstützen: zum Beispiel die Erstellung von Inhalten innerhalb der Anwendung, wie das Erzeugen von Bildern und anderen Medien, die Lokalisierung innerhalb einer Anwendung für On-the-Fly-Übersetzungen, die Bereitstellung von intelligenten Einblicken und personalisierten Empfehlungen für die Datenanalyse oder die Erstellung eines Chatbots innerhalb einer Anwendung, um diese interaktiver zu gestalten.

Beachten Sie, dass Treiber durch Überschreiben virtueller Methoden oder Erstellen neuer Treiberkomponenten erweitert werden können. Wie bereits erwähnt, handelt es sich um eine offene Architektur, die von unseren Kunden, Community-Mitgliedern und Drittanbietern von Komponenten erweitert werden kann, um mit dem Ökosystem der sich schnell entwickelnden KI-Technologien Schritt zu halten.

Installation und Erste Schritte

Laden Sie das SmartCore AI Component Pack von GetIt herunter, um die KI-Verbindungskomponente zu verwenden.

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Komponenten, die mit dem SmartCore AI Components Pack installiert werden: 

Eine Reihe zugehöriger Demos wird in Kürze im  RAD Studio 13.0 Demo Repository verfügbar sein. Die Demos zu den SmartCore-AI-Komponenten finden Sie unter github.com/Embarcadero/RADStudio13Demos/tree/main/Object%20Pascal/SmartCoreAI. Diese sind nicht Teil der aktuellen 13.0-Demo-Installation, aber wenn Sie die Demos mit dem Produkt installiert haben, können Sie diese wie gewohnt direkt über GitHub aus ihrem Installationsordner aktualisieren. Sobald das Paket installiert ist, führen Sie idealerweise die folgenden Schritte aus, um zu beginnen:

1. Fügen Sie eine TAIConnection hinzu (z.B. per Drag & Drop auf ein Formular), weisen Sie einen Treiber zu und weisen Sie eine oder mehrere Anforderungskomponenten zu.
2. Verwenden Sie den Verbindungsassistenten, um die Parameter zu bearbeiten und zu testen (doppelklicken Sie auf TAIConnection).
3. Oder konfigurieren Sie die Parameter manuell: API-Schlüssel, Modell, BaseURL usw.
4. An dieser Stelle können Sie mit der Verwendung der anderen Komponenten beginnen.

Weitere Informationen finden Sie im DocWiki unter https://docwiki.embarcadero.com/RADStudio/en/SmartCore_AI_Component_Pack. Die DocWiki-Seite enthält auch eine Liste der Demos und ihres Umfangs. Der Rest dieses Blogbeitrags führt Sie Schritt für Schritt durch die Erstellung einer ersten Demo.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen Ihrer ersten SmartCore-AI-Demo

• Beginnen wir mit der Erstellung einer neuen Delphi-VCL-Anwendung (es ist jedoch auch eine C++- oder FireMonkey-Anwendung möglich).
• Fügen Sie als Nächstes eine KI-Verbindungskomponente hinzu
• Öffnen Sie den KI-Verbindungseditor durch einen Doppelklick auf die KI-Verbindungskomponente
  
• Wählen Sie einen Treiber aus dem Kombinationsfeld oben aus, woraufhin der KI-Verbindungseditor die Parameter ausfüllt:
  
  
• Fügen Sie Ihren eigenen API-Schlüssel in das Feld ein. Sie benötigen einen Schlüssel, der Ihnen vom LLM-Anbieter Ihrer Wahl bereitgestellt wird (außer Ollama).
• Nachdem Sie die BaseURL (vorausgefüllt) und den API-Schlüssel hinzugefügt haben, können Sie zum Feld „Model“ gehen und aus der Dropdown-Liste eines der verfügbaren Modelle auswählen, je nach Anbieter.
• Klicken Sie auf die Schaltfläche „Test Connection“, um zu überprüfen, ob die Konfiguration korrekt ist.
• Klicken Sie auf „OK“, um den KI-Verbindungseditor zu schließen. Der Komponenten-Editor fügt automatisch eine Treiberkomponente zum Designer hinzu, die dem ausgewählten AI-Treiber entspricht.
• Erstellen Sie nun die Benutzeroberfläche. Dies kann so einfach sein wie das Einfügen eines Memo-Steuerelements und einer Schaltfläche in das Formular.
• Jetzt können Sie eine AIChatRequest-Komponente einfügen und sie mit der Verbindung verknüpfen.
• Rufen Sie im Ereignis-Handler der Schaltfläche die Textanforderung wie folgt auf:

• Um eine LLM nach einem Bild abzufragen, müssen Sie im Anforderungscode das Anforderungsobjekt im Code konfigurieren, je nach LLM-Anbieter, bevor Sie die Anforderung ausführen. Sie können beispielsweise Folgendes verwenden:
  
  
  Delphi/Pascal

  var ReqOpenAI := TAIOpenAIImageGenerationRequest.Create;     AIImageRequest1.APIRequestObject := ReqOpenAI;     ReqOpenAI.Prompt := '<your prompt here>';    ReqOpenAI.Size := '1024x1024';     ReqOpenAI.Quality := 'standard';     ReqOpenAI.ResponseFormat := 'png';     ReqOpenAI.Model := 'dall-e-3';     AIImageRequest1.Execute;

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  var ReqOpenAI := TAIOpenAIImageGenerationRequest.Create;     AIImageRequest1.APIRequestObject := ReqOpenAI;     ReqOpenAI.Prompt := '';    ReqOpenAI.Size := '1024x1024';     ReqOpenAI.Quality := 'standard';     ReqOpenAI.ResponseFormat := 'png';     ReqOpenAI.Model := 'dall-e-3';     AIImageRequest1.Execute;

  Ebenso wird nach Abschluss ein Ereignis ausgelöst und man kann das Bild aus einem Stream lesen. Danach kann man es in ein ImageControl-Element laden (in diesem Fall handelt es sich um eine VCL-Anwendung, aber FireMonkey ist ähnlich):

  Delphi/Pascal

  procedure TForm27.AIImageRequest1Success(Sender: TObject; const Images: TArray<SmartCoreAI.Types.IAIImageGenerationResult>; FullResponse: string); begin   if Length(Images) > 0 then   begin     if Assigned(Images[0].ImageStream) then     begin       Image1.Picture.LoadFromStream(Images[0].ImageStream);     end     else if not Images[0].ImageURL.IsEmpty then     begin       var LStream := TAIUtil.DownloadImage(Images[0].ImageURL);       try         if Assigned(LStream) then         begin           Image1.Picture.LoadFromStream(LStream);         end;       finally         if Assigned(LStream) then           LStream.Free;       end;     end;   end; end;

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  procedure TForm27.AIImageRequest1Success(Sender: TObject; const Images: TArray<SmartCoreAI.Types.IAIImageGenerationResult>; FullResponse: string); begin   if Length(Images) > 0 then   begin     if Assigned(Images[0].ImageStream) then     begin       Image1.Picture.LoadFromStream(Images[0].ImageStream);     end     else if not Images[0].ImageURL.IsEmpty then     begin       var LStream := TAIUtil.DownloadImage(Images[0].ImageURL);       try         if Assigned(LStream) then         begin           Image1.Picture.LoadFromStream(LStream);         end;       finally         if Assigned(LStream) then           LStream.Free;       end;     end;   end; end;

  
  
• Hier ist das Ergebnis der Suche nach „Leonardo Da Vinci mit einer Delphi-Box in Florenz“ – was sicherlich noch durch die andere Bildabfragen optimierbar ist.
  (Bild generiert von dall-e-3)

Mit den SmartCore AI-Komponenten können Sie Ihre Anwendungen ganz einfach um leistungsstarke KI-Funktionen erweitern

Dies ist nur der Anfang unserer Reise, um Ihnen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen mit RAD Studio zu helfen. Die Komponenten sind viel leistungsfähiger, als dieser Blogbeitrag zeigt. Die von uns bereitgestellten Demos helfen Ihnen dabei, sich mit den Funktionen von SmartCore AI vertraut zu machen. Neben Text und Bildern demonstrieren die Demos auch eine dritte, sehr nützliche Kategorie von KI-Antworten, die Sie erzielen können: JSON-strukturierte Daten. Lesen Sie gerne die weiteren und zukünftigen Blog-Beiträge und Webinare, in denen wir Ihnen mehr über das SmartCore AI Components Pack zeigen werden. Sie können jedoch heute bereits mit dem Experimentieren beginnen.

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