Chatter

Chatterは、LLM（大規模言語モデル）アプリケーションの展開、テスト、管理を簡素化する、多目的なAIツールです。複雑なモデルチェーンの作成プロセスを合理化し、自動評価を提供し、安全なコード分離を提供します。Chatterはまた、Jinja2テンプレート、Retrieval Augmented Generation（RAG）、APIキー管理、分析、詳細なオブザーバビリティもサポートし、AI開発を向上させます。

主な機能：

1️⃣複雑なチェーンを作成：関数呼び出し、データ操作などを含む、複雑なモデルチェーンを簡単に構築します。これらのチェーンをコードにシームレスに統合して、効率的な開発を行います。

2️⃣自動テスト：LLMベースの評価、意味的類似性、正規表現マッチングなどのさまざまなメトリクスに基づいた自動評価を使用して、テストスイートを容易に開発および保守します。

3️⃣SDKとコードのエクスポート：イテレーションを分離し、最大の速度を確保し、プロンプトのセキュリティを強化することによって、コードベースを保護します。中間データ変換にはJinja2テンプレートエンジンを利用します。

ユースケース：

1. 合理化されたモデル展開：Chatterは、大規模言語モデルの展開を簡素化し、企業がAI機能をアプリケーションに迅速かつ効率的に統合することを可能にします。

2. 効率的なテストと評価：研究開発チームは、Chatterの自動テストを活用して、AIモデルの正確性と信頼性を確保し、時間とリソースを節約できます。

3. 強化されたコードセキュリティ：コードセキュリティを懸念する組織は、Chatterのコード分離機能を活用して、AIモデルを保護しながらも、迅速な開発とテストの利点を享受できます。

結論：

Chatterは、LLMの展開を構築、テスト、管理するための包括的なソリューションを提供する、強力なAIツールです。自動テスト、コード分離、複雑なチェーン作成などの機能を備えており、AI開発を高速化し、AIアプリケーションの信頼性を確保します。Chatterは、大規模言語モデルのポテンシャルを効果的に活用しようとするビジネスやチームにとって、貴重な資産です。