Datawizz

Использование мощных больших языковых моделей (LLMs), таких как GPT-4 или Claude, часто влечет за собой значительные операционные издержки, а их широкие возможности могут быть избыточными для многих конкретных задач в вашем приложении. Необходимо найти правильный баланс между производительностью и доступностью.

Datawizz помогает вам достичь этого баланса. Он функционирует как интеллектуальный уровень маршрутизации, расположенный между вашим приложением и различными моделями AI. Анализируя ваши запросы, облегчая обучение меньших, специализированных языковых моделей (SLMs) и автоматически направляя трафик, Datawizz гарантирует, что вы используете наиболее экономически эффективную и точную модель для каждой задачи. Компании, использующие Datawizz, обычно видят снижение затрат на LLM до 85% и повышение точности более чем на 20% для целевых задач.

Ключевые особенности, повышающие эффективность и производительность

• 🧠 Интеллектуальная маршрутизация моделей: Автоматически направляет каждый запрос AI к наиболее подходящей модели — будь то большая LLM или экономически эффективная SLM. Вы можете положиться на интеллектуальную маршрутизацию Datawizz или определить свои собственные правила на основе контента, тегов или метаданных пользователя, чтобы точно контролировать стоимость и производительность.

• 💡 Обучение пользовательских SLM: Использует ваши зарегистрированные взаимодействия с AI и применяет методы дистилляции знаний для обучения меньших моделей (таких как Phi-3, Llama 3.2, Command-R), адаптированных к вашим конкретным потребностям. Эти SLM могут быть более чем в 100 раз дешевле в эксплуатации, чем большие модели общего назначения для повторяющихся задач.

• 🔌 Простая интеграция: Разработан как прямая замена с использованием API, совместимых с OpenAI и Anthropic. Интеграция Datawizz часто требует изменения всего одной строки кода в вашей существующей конфигурации, сводя к минимуму сбои и усилия по разработке.

• 📊 Оценка производительности: Позволяет запускать оценки различных моделей AI с использованием ваших собственных зарегистрированных данных. Сравнивайте производительность по различным метрикам, чтобы принимать обоснованные, основанные на данных решения о том, какие модели лучше всего подходят для вашего приложения.

• 🔑 Владение и контроль над моделями: SLM, обученные с использованием ваших данных, полностью принадлежат вам. Вы можете загружать веса моделей и развертывать их на любой инфраструктуре, что освобождает вас от привязки к поставщику и дает вам полный контроль над вашими системами AI и судьбой данных.

• 🛡️ Надежность и резервные варианты: Легко определяйте резервные модели. Если у основного поставщика моделей происходит сбой или вы достигаете лимита скорости, Datawizz автоматически перенаправляет запросы на указанный вами резервный вариант, повышая устойчивость вашего приложения.

• 🗂️ Комплексное управление данными AI: Автоматически регистрирует и стандартизирует ваши данные вывода AI, независимо от используемой модели. Это предоставляет важные данные для обучения, оценки, получения информации о моделях использования, управления затратами и обеспечения соблюдения конфиденциальности посредством детального контроля ведения журнала.

Как Datawizz работает на практике: примеры использования

1. Снижение затрат AI на поддержку клиентов: Представьте, что ваш чат-бот обрабатывает тысячи запросов ежедневно. Datawizz может направлять простые, частые вопросы (например, «Какие у вас часы работы?») к высокоэффективной, специально обученной SLM. Более сложные, нюансированные запросы автоматически отправляются в мощную модель, такую как Claude-3.5. Это значительно снижает ваши затраты на взаимодействие без ущерба для качества поддержки по сложным вопросам.

2. Повышение точности специализированного извлечения: Юридическая технологическая компания использует AI для извлечения конкретных пунктов из контрактов. Общая LLM может испытывать трудности со специальной терминологией. Используя Datawizz, они обучают SLM специально на юридических документах. Datawizz направляет все задачи по извлечению пунктов в эту специализированную модель, достигая более высокой точности, чем общая LLM, в то время как другие задачи, такие как суммирование документов, все еще могут использовать более крупные модели.

3. Оптимизация рабочих процессов создания контента: Маркетинговое агентство использует AI для различных задач контента — написания рекламных текстов, составления сообщений в блогах и создания обновлений в социальных сетях. С помощью Datawizz они могут направлять задачи по созданию коротких текстов (например, твитов) в быструю, недорогую SLM (например, Phi-3 Mini), в то время как создание длинных сообщений в блогах направляется в более мощную модель (например, GPT-4o), точно сопоставляя инструмент со сложностью и бюджетом задачи.

Заключение

Datawizz предоставляет практичный, мощный способ уточнить вашу стратегию AI. Вместо того, чтобы полагаться на универсальный подход, вы получаете возможность разумно использовать сочетание больших и специализированных моделей. Это напрямую приводит к существенной экономии затрат, заметному повышению точности для ваших основных задач и большему контролю над вашим стеком AI и данными. Обеспечивая правильную обработку запроса правильной моделью, Datawizz помогает вам создавать более эффективные, результативные и устойчивые приложения на основе AI.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Как Datawizz интегрируется с моим существующим приложением?
   Datawizz предлагает API, совместимые с OpenAI и Anthropic. Для многих приложений, уже использующих эти стандартные SDK, интеграция включает изменение URL-адреса конечной точки API в вашей конфигурации — часто всего одну строку кода. Обычно не требуется серьезная реструктуризация логики вашего приложения.

2. Могу ли я использовать модели, отличные от OpenAI и Anthropic, с Datawizz?
   Да. Datawizz поддерживает маршрутизацию к различным моделям и позволяет обучать SLM на основе таких архитектур, как Llama 3.2, Phi-3, Cohere Command-R и Mistral. Он действует как центральный шлюз, упрощая использование стратегии с несколькими поставщиками и несколькими моделями.

3. Как обучаются специализированные языковые модели (SLM)?
   Datawizz использует процесс, называемый дистилляцией знаний. Он анализирует запросы, которые ваше приложение отправляет в LLM, и полученные ответы (ваши зарегистрированные данные). Эти данные затем используются для обучения меньшей, более эффективной модели (SLM), чтобы имитировать поведение большей модели специально для ваших общих задач, часто включая вашу обратную связь (RLHF) для дальнейшего уточнения.

4. Что происходит с моими данными при использовании Datawizz? Насколько они безопасны и конфиденциальны?
   Datawizz регистрирует ваши запросы и ответы AI, чтобы включить такие функции, как маршрутизация, оценка и обучение SLM. У вас есть детальный контроль над тем, какие данные регистрируются (например, отключение ведения журнала для конкретных пользователей, редактирование PII). Платформа разработана с учетом конфиденциальности, что позволяет вам соответствовать требованиям соответствия, таким как GDPR. Важно отметить, что вы владеете SLM, обученными на ваших данных.

5. Как работает ценообразование, особенно для пользовательских SLM?
   Datawizz предлагает бессерверное развертывание для поддерживаемых SLM с ценообразованием за токен, аналогично крупным поставщикам LLM, но обычно по гораздо более низкой цене (например, начиная с 0,10 доллара США за миллион входных/выходных токенов для таких моделей, как Llama 3.2 1B). Это означает, что вы платите только за то, что используете, и Datawizz автоматически обрабатывает масштабирование, избавляя от необходимости управлять сложной инфраструктурой или платить фиксированную почасовую плату за серверы.