Literal AI

Le développement d'applications d'IA de qualité professionnelle avec la Génération Augmentée de Récupération (RAG) et les Grands Modèles de Langue (LLMs) présente des défis uniques. La transition des Proofs of Concept (PoCs) vers des solutions évolutives exige des outils robustes pour l'évaluation, la surveillance et l'amélioration itérative. Literal AI répond à ces besoins en offrant une plateforme collaborative qui rationalise l'ensemble du cycle de développement des applications LLM.

Principales fonctionnalités :

• Journalisation et suivi complets : 🔎 Obtenez des informations approfondies sur le comportement de votre application en enregistrant les appels LLM, les exécutions d'agents et les conversations complètes. Utilisez ces données pour le débogage, la surveillance des performances et la construction d'ensembles de données à partir d'interactions réelles.

• Affinement avancé des invites : 🧪 Améliorez vos invites en utilisant l'environnement de test sophistiqué de Literal AI. Des fonctionnalités telles que les modèles, l'appel d'outils, la sortie structurée et la prise en charge de modèles personnalisés permettent une création et un débogage efficaces des invites.

• Surveillance des performances en production : 📊 Surveillez les métriques essentielles telles que le volume, le coût et la latence grâce à un tableau de bord centralisé. Identifiez et corrigez les cas d'échec en production en évaluant les appels LLM et les exécutions d'agents, ce qui permet d'améliorer proactivement le système en fonction de l'utilisation réelle.

• Gestion unifiée des données : 🗄️ Organisez toutes vos données en un seul endroit. Empêchez la dérive des données en utilisant les journaux de mise en scène et de production, garantissant ainsi que vos modèles restent précis et pertinents.

• Expérimentation contrôlée : 🔬 Itérez efficacement en menant des expériences sur des ensembles de données, soit au sein de Literal AI, soit directement à partir de votre code. Cette méthode permet d'éviter les régressions tout en favorisant l'amélioration continue.

• Évaluation des performances de l'application : ✅ Activez le déploiement continu pour les applications basées sur LLM grâce à de solides capacités d'évaluation. Marquez les générations individuelles, les exécutions d'agents ou les fils de conversation entiers, soit via la plateforme, soit directement à partir de votre code.

• Gestion collaborative des invites : 🤝 Collaborez sur le contrôle des versions, le déploiement et les tests A/B des invites. Cette approche garantit l'alignement de l'équipe et contribue à optimiser les performances des invites.

• Intégration du feedback humain : 🧑‍💻 Utilisez les commentaires des utilisateurs et les connaissances des experts en la matière (SME) pour annoter les données et améliorer les ensembles de données au fil du temps, ce qui permet d'obtenir des modèles plus précis et plus fiables.

Cas d'utilisation :

1. Débogage des malentendus des chatbots : Un développeur identifie un chatbot qui interprète systématiquement mal une requête utilisateur spécifique. En utilisant la fonction de journalisation de Literal AI, il retrace la conversation, localise l'appel LLM problématique et identifie la logique d'invite défectueuse. Il affine ensuite l'invite dans le Playground et teste la correction avant le déploiement.

2. Optimisation des coûts pour les performances des agents : Un chef de produit constate des coûts élevés liés à une application particulière basée sur un agent. En analysant le tableau de bord Monitoring, il identifie les appels LLM les plus coûteux. Il utilise ensuite la fonction Experiment de Literal AI pour tester des modèles alternatifs plus rentables ou des stratégies d'invite sans affecter l'environnement de production.

3. Amélioration de la précision du système RAG : Un ingénieur en IA cherche à améliorer la précision d'un système RAG traitant les requêtes du service client. En utilisant la fonction Evaluation de Literal AI, il crée un ensemble de données de requêtes utilisateur réelles et de réponses attendues. Il effectue ensuite des expériences pour comparer différentes stratégies de récupération et configurations LLM, en identifiant la combinaison qui offre la plus grande précision.

Conclusion :

Literal AI permet aux développeurs et aux chefs de produit de créer, de déployer et de maintenir des applications LLM fiables et performantes. En offrant des outils complets d'observabilité, d'évaluation et de collaboration, Literal AI simplifie le processus complexe de développement d'une IA de qualité professionnelle, vous permettant de déployer en toute confiance.

FAQ :

• Q : Comment Literal AI s'intègre-t-il à mon flux de travail existant ?

  R : Literal AI fournit un SDK Python, un SDK TypeScript et une API GraphQL pour une intégration transparente avec votre code d'application. Il prend également en charge les déploiements automatiques sur Azure, GCP et AWS, et peut être auto-hébergé pour une confidentialité accrue des données.

• Q : À quels types d'applications LLM Literal AI convient-il ?

  R : Literal AI est conçu pour un large éventail d'applications basées sur LLM, y compris les applications d'agents, les systèmes RAG, les chatbots et les solutions d'automatisation des tâches. Il est particulièrement utile dans les scénarios nécessitant une observabilité, une évaluation et une analyse pour les applications LLM.

• Q : Qui est derrière Literal AI ?

  R : Literal AI est développé par les créateurs de Chainlit, un framework Python open-source largement utilisé pour la construction d'applications d'IA conversationnelle, auquel font confiance plus de 80 000 développeurs.

• Q : Quels sont les plans tarifaires ? R : Literal AI propose les plans Basic (gratuit), Pro et Enterprise. Le plan Basic comprend une utilisation limitée (10 000 unités de journalisation/mois, 30 jours de conservation des données, jusqu'à 3 membres de l'équipe). Le plan Pro est idéal pour les applications de qualité professionnelle, tandis que le plan Enterprise offre des fonctionnalités personnalisées et est conçu pour les exigences de confidentialité des données les plus élevées.