Literal AI

Разработка AI-приложений промышленного уровня с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG) и больших языковых моделей (LLMs) сопряжена с уникальными трудностями. Переход от Proofs of Concept (PoCs) к масштабируемым решениям требует надежных инструментов для оценки, мониторинга и итеративного улучшения. Literal AI решает эти задачи, предлагая платформу для совместной работы, которая оптимизирует весь жизненный цикл разработки LLM-приложений.

Основные возможности:

• Комплексное ведение журналов и трассировка: 🔎 Получите глубокое понимание поведения вашего приложения, регистрируя вызовы LLM, выполнение агентов и полные разговоры. Используйте эти данные для отладки, мониторинга производительности и создания наборов данных на основе реальных взаимодействий.

• Улучшенная доработка промптов: 🧪 Совершенствуйте свои промпты с помощью продвинутой площадки Literal AI. Такие функции, как шаблонизация, вызов инструментов, структурированный вывод и поддержка пользовательских моделей, обеспечивают эффективное создание и отладку промптов.

• Мониторинг производительности в Production: 📊 Отслеживайте важные показатели, такие как объем, стоимость и задержка, с помощью централизованной панели управления. Выявляйте и устраняйте случаи сбоев в Production, оценивая вызовы LLM и запуски агентов, что позволяет активно улучшать систему на основе реального использования.

• Унифицированное управление данными: 🗄️ Организуйте все свои данные в одном месте. Предотвращайте дрейф данных, используя журналы как из Staging, так и из Production, обеспечивая точность и актуальность ваших моделей.

• Контролируемое экспериментирование: 🔬 Эффективно выполняйте итерации, проводя эксперименты на наборах данных, либо в Literal AI, либо непосредственно из вашего кода. Этот метод помогает избежать регрессий, одновременно способствуя постоянному улучшению.

• Оценка производительности приложений: ✅ Обеспечьте непрерывное развертывание приложений на основе LLM с помощью надежных возможностей оценки. Оценивайте отдельные генерации, запуски агентов или целые ветки разговоров либо через платформу, либо непосредственно из вашего кода.

• Совместное управление промптами: 🤝 Совместно работайте над версионированием, развертыванием и A/B-тестированием промптов. Такой подход обеспечивает согласованность команды и способствует оптимальной производительности промптов.

• Интеграция обратной связи от людей: 🧑‍💻 Используйте отзывы пользователей и экспертов в предметной области (SME) для аннотирования данных и улучшения наборов данных с течением времени, что приводит к созданию более точных и надежных моделей.

Примеры использования:

1. Отладка неправильного понимания чат-ботом: Разработчик обнаруживает, что чат-бот постоянно неправильно интерпретирует конкретный запрос пользователя. Используя функцию ведения журналов Literal AI, он отслеживает разговор, определяет проблемный вызов LLM и выявляет ошибочную логику промпта. Затем он уточняет промпт в Playground и тестирует исправление перед развертыванием.

2. Оптимизация затрат на производительность агента: Владелец продукта наблюдает высокие затраты, связанные с конкретным приложением на основе агентов. Анализируя панель мониторинга, они определяют самые дорогие вызовы LLM. Затем они используют функцию Experiment Literal AI, чтобы протестировать альтернативные, более экономичные модели или стратегии запросов, не затрагивая Production среду.

3. Повышение точности системы RAG: Инженер AI стремится повысить точность системы RAG, обрабатывающей запросы в службу поддержки клиентов. Используя функцию Evaluation Literal AI, они создают набор данных из реальных запросов пользователей и ожидаемых ответов. Затем они проводят эксперименты для сравнения различных стратегий извлечения и конфигураций LLM, определяя комбинацию, которая обеспечивает наивысшую точность.

Заключение:

Literal AI позволяет разработчикам и владельцам продуктов создавать, развертывать и поддерживать надежные, высокопроизводительные LLM-приложения. Предлагая комплексные инструменты для наблюдения, оценки и сотрудничества, Literal AI упрощает сложный процесс разработки AI промышленного уровня, позволяя вам развертывать приложения с уверенностью.

FAQ:

• Q: Как Literal AI интегрируется с моим существующим рабочим процессом?

  A: Literal AI предоставляет Python SDK, TypeScript SDK и GraphQL API для простой интеграции с кодом вашего приложения. Он также поддерживает автоматическое развертывание в Azure, GCP и AWS, а также может быть размещен самостоятельно для повышения конфиденциальности данных.

• Q: Для каких типов LLM-приложений подходит Literal AI?

  A: Literal AI разработан для широкого спектра приложений на основе LLM, включая агентные приложения, системы RAG, чат-боты и решения для автоматизации задач. Он особенно полезен в сценариях, требующих наблюдаемости, оценки и аналитики для LLM-приложений.

• Q: Кто стоит за Literal AI?

  A: Literal AI разработан создателями Chainlit, широко используемого Python фреймворка с открытым исходным кодом для создания разговорных AI-приложений, которому доверяют более 80 000 разработчиков.

• Q: Каковы тарифные планы? A: Literal AI предлагает Basic (бесплатный), Pro и Enterprise планы. Базовый план включает ограниченное использование (10 000 Log Units/месяц, 30 дней хранения данных, до 3 членов команды). План Pro идеально подходит для приложений промышленного уровня, а план Enterprise предоставляет настраиваемые функции и предназначен для самых высоких требований к конфиденциальности данных.