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

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…

  • Революция в A/B тестировании с помощью ИИ: AgentA/B

    Трансформация A/B тестирования с помощью ИИ: AgentA/B Введение В цифровом мире создание эффективных веб-интерфейсов критически важно для вовлечения пользователей, особенно в сфере электронной торговли и контентного стриминга. A/B тестирование — это широко используемый…

  • Skywork R1V2: Инновации в Мультимодальном Ресонновании

    Практические бизнес-решения с использованием Skywork AI R1V2 Skywork AI R1V2 предлагает инновационные решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность и качество работы. Вот как это может повлиять на бизнес и реальную жизнь:…