![Meet Laminar AI: A Developer Platform that Combines Orchestration, Evaluations, Data, and Observability to Empower AI Developers to Ship Reliable LLM Applications 10x Faster]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2024/07/Screenshot-2024-07-23-at-11.08.09-PM.png)
“`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.
“`