Literal AI

Desarrollar aplicaciones de IA de nivel de producción con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) presenta desafíos únicos. La transición desde Pruebas de Concepto (PoCs) hasta soluciones escalables exige herramientas robustas para la evaluación, la monitorización y la mejora iterativa. Literal AI aborda estas necesidades ofreciendo una plataforma colaborativa que agiliza todo el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones LLM.

Características principales:

• Registro y Seguimiento Integrales: 🔎 Logre un conocimiento profundo del comportamiento de su aplicación registrando las llamadas LLM, las ejecuciones de agentes y las conversaciones completas. Utilice estos datos para la depuración, la supervisión del rendimiento y la construcción de conjuntos de datos a partir de interacciones del mundo real.

• Refinamiento Avanzado de Prompts: 🧪 Mejore sus prompts utilizando el sofisticado entorno de pruebas de Literal AI. Funciones como la creación de plantillas, la llamada a herramientas, la salida estructurada y la compatibilidad con modelos personalizados permiten una creación y depuración eficaces de los prompts.

• Monitorización del Rendimiento en Producción: 📊 Supervise métricas esenciales como el volumen, el coste y la latencia a través de un panel de control centralizado. Identifique y aborde los casos de fallo en la producción evaluando las llamadas LLM y las ejecuciones de agentes, lo que permite realizar mejoras proactivas del sistema basadas en el uso en el mundo real.

• Gestión Unificada de Datos: 🗄️ Organice todos sus datos en una única ubicación. Evite la desviación de datos utilizando los registros de las fases de pruebas y producción, garantizando que sus modelos sigan siendo precisos y relevantes.

• Experimentación Controlada: 🔬 Itere de forma eficiente realizando experimentos con conjuntos de datos, ya sea dentro de Literal AI o directamente desde su código. Este método ayuda a evitar regresiones al tiempo que fomenta la mejora continua.

• Evaluación del Rendimiento de la Aplicación: ✅ Permita la implementación continua de aplicaciones basadas en LLM con sólidas capacidades de evaluación. Puntúe las generaciones individuales, las ejecuciones de agentes o los hilos de conversación completos, ya sea a través de la plataforma o directamente desde su código.

• Gestión Colaborativa de Prompts: 🤝 Colabore en el control de versiones, la implementación y las pruebas A/B de los prompts. Este enfoque garantiza la alineación del equipo y contribuye a un rendimiento óptimo de los prompts.

• Integración de Feedback Humano: 🧑‍💻 Utilice los comentarios de los usuarios y los conocimientos de los expertos en la materia (SME) para anotar datos y mejorar los conjuntos de datos a lo largo del tiempo, lo que conduce a modelos más precisos y fiables.

Casos de uso:

1. Depuración de Malentendidos del Chatbot: Un desarrollador identifica que un chatbot interpreta erróneamente una consulta de usuario específica de forma sistemática. Utilizando la función de registro de Literal AI, rastrean la conversación, localizan la llamada LLM problemática e identifican la lógica defectuosa del prompt. A continuación, refinan el prompt en el Playground y prueban la corrección antes de la implementación.

2. Optimización de Costes para el Rendimiento de los Agentes: Un jefe de producto observa altos costes vinculados a una aplicación concreta basada en agentes. Analizando el panel de control de Monitorización, identifican las llamadas LLM más caras. A continuación, utilizan la función de Experimentos de Literal AI para probar modelos alternativos y más rentables o estrategias de prompting sin afectar al entorno de producción.

3. Mejora de la Precisión del Sistema RAG: Un ingeniero de IA pretende mejorar la precisión de un sistema RAG que gestiona las consultas de atención al cliente. Utilizando la función de Evaluación de Literal AI, crean un conjunto de datos de consultas de usuarios reales y las respuestas esperadas. A continuación, realizan experimentos para comparar diferentes estrategias de recuperación y configuraciones de LLM, identificando la combinación que ofrece la mayor precisión.

Conclusión:

Literal AI capacita a los desarrolladores y a los jefes de producto para crear, implementar y mantener aplicaciones LLM fiables y de alto rendimiento. Al ofrecer herramientas integrales de observabilidad, evaluación y colaboración, Literal AI simplifica el intrincado proceso de desarrollo de IA de nivel de producción, lo que le permite implementar con confianza.

Preguntas frecuentes:

• P: ¿Cómo se integra Literal AI con mi flujo de trabajo existente?

  R: Literal AI proporciona un SDK de Python, un SDK de TypeScript y una API de GraphQL para una integración perfecta con el código de su aplicación. También admite implementaciones automáticas en Azure, GCP y AWS, y se puede autoalojar para mejorar la privacidad de los datos.

• P: ¿Para qué tipos de aplicaciones LLM es adecuado Literal AI?

  R: Literal AI está diseñado para una amplia gama de aplicaciones basadas en LLM, incluyendo aplicaciones de agentes, sistemas RAG, chatbots y soluciones de automatización de tareas. Es particularmente útil en escenarios que requieren observabilidad, evaluación y análisis para aplicaciones LLM.

• P: ¿Quién está detrás de Literal AI?

  R: Literal AI está desarrollado por los creadores de Chainlit, un marco de trabajo Python de código abierto ampliamente utilizado para la construcción de aplicaciones de IA conversacional, en el que confían más de 80.000 desarrolladores.

• P: ¿Cuáles son los planes de precios? A: Literal AI ofrece planes Básico (Gratis), Pro y Enterprise. El plan Básico incluye un uso limitado (10.000 Unidades de Registro/mes, 30 días de retención de datos, hasta 3 miembros del equipo). El plan Pro es ideal para aplicaciones de nivel de producción, mientras que el plan Enterprise ofrece funciones personalizadas y está diseñado para los requisitos de privacidad de datos más exigentes.