Платформа Laminar AI: ускорение разработки приложений на базе искусственного интеллекта.

 Meet Laminar AI: A Developer Platform that Combines Orchestration, Evaluations, Data, and Observability to Empower AI Developers to Ship Reliable LLM Applications 10x Faster

«`html

Приветствуем Laminar AI: Платформа разработчика, объединяющая оркестрацию, оценки, данные и наблюдаемость для ускоренной доставки надежных приложений LLM в 10 раз быстрее

LLM-агенты являются по своей природе случайными, и для создания надежного программного обеспечения (например, LLM-агентов) необходимо непрерывное мониторинг, систематический подход к тестированию изменений и быстрая итерация основной логики и подсказок. Текущие решения вертикальны, и разработчики все еще должны беспокоиться о поддержании «клея» между ними, что замедляет процесс.

Практические решения и ценность

Laminar — это платформа разработки ИИ, которая оптимизирует процесс доставки надежных приложений LLM в десять раз быстрее путем интеграции оркестрации, оценок, данных и наблюдаемости. Графический интерфейс пользователя (GUI) Laminar позволяет создавать приложения LLM в виде динамических графов, которые без проблем взаимодействуют с локальным кодом. Разработчики могут сразу же импортировать пакет с открытым исходным кодом, который генерирует код без абстракций из этих графов. Кроме того, Laminar предлагает инфраструктуру данных с интегрированной поддержкой векторного поиска по наборам данных и файлов, а также современную платформу оценки, которая позволяет разработчикам быстро и легко создавать уникальные оценщики без необходимости управлять инфраструктурой оценки.

Создание самоулучшающегося цикла данных становится возможным, когда данные легко поглощаются LLM и LLM записываются в наборы данных. Laminar предоставляет архитектуру низкой задержки журналирования и наблюдаемости. Команда Laminar AI разработала отличную «IDE» для LLM. С его помощью можно создавать приложения LLM в виде динамических графов.

Интеграция графов с локальным кодом — это легко. «Узел функции» может получать доступ к функциям на стороне сервера с помощью пользовательского интерфейса или набора средств разработки программного обеспечения. Это полностью преобразует тестирование LLM-агентов, вызывающих различные инструменты и затем возвращающихся к LLM с ответом. У пользователя полный контроль над кодом, поскольку он создается как чистые функции в репозитории. Разработчики, уставшие от фреймворков с множеством уровней абстракции, найдут это бесценным. Собственный асинхронный движок, созданный на Rust, выполняет конвейеры. Они легко развертываются в масштабируемые API-точки.

Создание настраиваемых и адаптивных конвейеров оценки, интегрирующихся с локальным кодом, легко осуществляется с помощью конструктора конвейеров Laminar. Простая задача, такая как точное сопоставление, может послужить основой для более сложного, специфичного для приложения конвейера LLM-в-качестве-судьи. Пользователь может одновременно запускать оценки на тысячах точек данных, загружать огромные наборы данных и получать все статистические данные в реальном времени, без необходимости самостоятельно управлять инфраструктурой оценки.

Независимо от того, размещают ли пользователи конвейеры LLM на платформе или создают код из графов, они могут анализировать трассировки в удобном пользовательском интерфейсе. Laminar AI журналирует все запуски конвейеров. Пользователь может просматривать подробные трассировки каждого запуска конвейера, и все запросы к конечным точкам журналируются. Для минимизации накладных расходов на задержку журналы записываются асинхронно.

Основные характеристики

  • Семантический поиск по наборам данных с полным управлением. Векторные базы данных, вложения и фрагментация находятся под контролем.
  • Код в уникальном стиле с полным доступом ко всем стандартным библиотекам Python.
  • Удобный выбор между множеством моделей, таких как GPT-4o, Claude, Llama3 и многих других.
  • Создание и тестирование конвейеров совместно с использованием знаний о средствах, аналогичных Figma.
  • Плавная интеграция логики графов с выполнением локального кода. Вмешивайтесь между выполнением узлов, вызывая локальные функции.
  • Удобный интерфейс облегчает создание и отладку агентов с множеством вызовов локальных функций.

В заключение

Среди многих препятствий, с которыми сталкиваются программисты, создающие приложения LLM, Laminar AI выделяется как потенциально революционная технология. Laminar AI позволяет разработчикам создавать LLM-агентов быстрее, чем когда-либо, предоставляя объединенное решение оценки, оркестрации, управления данными и наблюдаемости. С увеличением спроса на приложения, управляемые LLM, платформы, такие как Laminar AI, будут играть ключевую роль в продвижении инноваций и формировании траектории развития ИИ в будущем.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…