Deepseek'in Akıllı Görev Tahsisi ve Make.com'un Tetik ve Eylem Sistemi, iş akışlarını otomatikleştirmek için tasarlanmıştır, ancak farklı şekillerde çalışırlar ve farklı amaçlara hizmet ederler.
Deepseek'in Akıllı Görev Tahsisi
Deepseek'in akıllı görev tahsisi, görevleri sistemdeki özel bileşenlere atayarak verimli bir şekilde yönetmesini sağlayan AI güdümlü mimarisinin bir parçasıdır. Bu yaklaşım, her bileşenin belirli görevler veya veri modelleri için optimize edildiği bir "uzmanların karışımı" mimarisine dayanmaktadır. Bu kurulum, DeepSeek'in bilgileri daha verimli bir şekilde işlemesini, hesaplama yükünü azaltmasını ve genel sistem performansını artırmasını sağlar.
Deepseek'in görev tahsisi, her biri finansal analiz, yasal uyum veya üretim optimizasyonu gibi belirli görevleri yerine getiren, birlikte çalışan özel sinir ağlarından oluşan bir ekibe benzer. Bu, görevlerin otomatik olarak sistem içindeki en uygun "uzmana" yönlendirildiği akıllı görev yönlendirmesine izin verir. Örneğin, yasal soruşturmalar uyum AI tarafından ele alınırken, finansal veriler analitik AI tarafından işlenir. Bu, geleneksel AI sistemlerinden 20 kat daha hızlı ve daha doğru karar alma süreçleri ile daha hızlı veri işleme ile sonuçlanır.
Make.com'un Tetik ve Eylem Sistemi
Make.com (eski adıyla Integromat), farklı hizmetler ve uygulamalardaki iş akışlarını otomatikleştirmek için bir tetikleyici ve eylem sistemi kullanır. Tetikleyiciler, yeni bir kaydın oluşturulması veya mevcut bir kaydın güncellenmesi gibi hizmetlerdeki değişiklikleri tespit ederek iş akışlarını başlatan modüllerdir. Bu tetikleyiciler, periyodik olarak değişiklikleri kontrol eden yoklama tetikleyicileri veya hizmetlerden gerçek zamanlı bildirimler almak için web şemalarını kullanan anlık tetikleyiciler olabilir.
Bir tetikleyici etkinleştirildikten sonra, verileri aramaları (ek verileri almak için) ve eylemleri (e -posta gönderme veya kayıtları güncelleme gibi görevleri yerine getirmek için) içerebilen sonraki modüllere aktarır. Bu modüler yaklaşım, kullanıcıların birden fazla tetikleyiciyi, aramaları ve eylemleri birbirine bağlayarak karmaşık iş akışları oluşturmalarını sağlar.
Make.com'un sistemi oldukça esnektir ve çeşitli hizmetlerle çok çeşitli entegrasyonları destekler ve kullanıcıların farklı platformlardaki görevleri otomatikleştirmelerini sağlar. Örneğin, bir iş akışı, tıklama gibi bir proje yönetim aracından bir tetikleyici ile başlayabilir, verileri işleyebilir ve daha sonra bildirim gönderme veya başka bir hizmette kayıtları güncelleme gibi eylemler gerçekleştirebilir.
Karşılaştırmak
Hem Deepseek hem de Make.com iş akışlarını otomatikleştirmeyi amaçlarken, yaklaşımlarında ve uygulamalarında önemli ölçüde farklılık gösterirler:
- Deepseek, görev tahsisini ve işleme verimliliğini optimize etmek için özel sinir ağlarından yararlanarak AI güdümlü otomasyona odaklanır. Özellikle NLP gibi karmaşık AI görevleri, karar verme ve öngörücü analitikler için, genellikle katı uyumluluk gereksinimlerine sahip endüstrilerde uygundur.
- Make.com ise daha genel amaçlı bir iş akışı otomasyon platformu sunar. Çeşitli hizmet ve uygulamaları entegre etmekte, kullanıcıların kapsamlı AI uzmanlığına ihtiyaç duymadan farklı sistemlerdeki görevleri otomatikleştirmelerine olanak tanır. Make.com, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, hizmetler arasındaki verileri senkronize etmek ve farklı uygulamalardaki tetikleyicilere dayanan özel iş akışları oluşturmak için idealdir.
Özetle, Deepseek'in akıllı görev tahsisi, karmaşık görevlerde verimlilik ve hassasiyete odaklanan gelişmiş AI odaklı otomasyon için tasarlanmıştır, oysa Make.com'un tetikleyici ve eylem sistemi, birden fazla hizmet ve uygulamada genel iş akışı otomasyonuna yöneliktir.
Alıntılar:
[1] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-ai-for-sus-susiness
[2] https://www.make.com/en/help/modules/types-oftodues
[3] https://www.topdeelopers.co/blog/how-to-build-ai-agent-with-depseek/
[4] https://dhinsights.org/blog/deepseek-changes-wenverting-we-though-we-new-about-building-smart-machines/
[5] https://community.make.com/t/can-abon-trager-an-automation-through-an-negrasyon/43695
[6] https://latenode.com/blog/what-is-eepseek-used-for
[7] https://www.deepseek.com
[8] https://www.make.com/en/integations/triggercmd