یک پلتفرم متن‌باز و قدرتمند برای مهندسی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است که به تیم‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌های هوش مصنوعی خود را توسعه، نظارت، ارزیابی و دیباگ کنند. این ابزار با ارائه قابلیت‌های مشاهده‌پذیری، مدیریت پرامپت‌ها، ارزیابی‌ها و مجموعه داده‌ها، امکان بهبود مستمر و استقرار مطمئن برنامه‌های LLM را فراهم می‌کند.
این پلتفرم با ادغام‌های گسترده‌ای مانند LangChain، OpenTelemetry و OpenAI SDK، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا آن را به‌سادگی در جریان کاری خود ادغام کنند.
مزایای کلیدی
| ویژگی | توضیح |
|---|---|
| مشاهده‌پذیری برنامه‌های LLM | ردیابی کامل تماس‌های مدل، بازیابی‌ها و اقدامات عامل برای دیباگ و تحلیل دقیق. |
| مدیریت پرامپت‌ها | مدیریت متمرکز و کنترل نسخه‌ای پرامپت‌ها با کشینگ قوی برای کاهش تأخیر. |
| ارزیابی‌های انعطاف‌پذیر | پشتیبانی از LLM-as-a-judge، بازخورد کاربر و ارزیابی‌های سفارشی از طریق API. |
| مجموعه داده‌ها | ایجاد مجموعه‌های آزمایشی برای ارزیابی و بهبود مستمر برنامه‌های LLM. |
| ادغام‌های گسترده | سازگاری با LiteLLM، LlamaIndex، LangChain، OpenAI و بسیاری دیگر. |
| محیط آزمایش (Playground) | ابزار تعاملی برای تست و بهینه‌سازی سریع پرامپت‌ها و تنظیمات مدل. |
کاربردهای اصلی
- دیباگ برنامه‌های LLM: ردیابی تماس‌های مدل و منطق برنامه برای شناسایی و رفع خطاها.
- بهینه‌سازی پرامپت‌ها: آزمایش و اصلاح پرامپت‌ها در محیط Playground برای بهبود خروجی مدل.
- ارزیابی عملکرد مدل: اجرای تست‌های ساختاریافته با مجموعه داده‌ها جهت تضمین کیفیت خروجی.
- توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی: ادغام با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain برای تسریع توسعه.
- تحلیل رفتار کاربر: بررسی جلسات کاربری و بازخوردها جهت بهبود تجربه کاربر نهایی.
قابلیت‌های پیشرفته
- ردیابی مبتنی بر OpenTelemetry: استفاده از استانداردهای صنعتی برای ردیابی دقیق و جامع.
- API جامع با مشخصات OpenAPI: ایجاد جریان‌های کاری سفارشی برای LLMOps.
- ادغام با ۱۰۰+ مدل LLM: پشتیبانی از مدل‌های متنوع از جمله Anthropic، Azure و Hugging Face.
- محیط Playground تعاملی: کاهش زمان بازخورد با تست سریع پرامپت‌ها و تنظیمات مدل.
ارزش افزوده
- کاهش هزینه‌های توسعه: ابزارهای مشاهده‌پذیری و دیباگ زمان رفع خطا را به حداقل می‌رسانند.
- بهبود عملکرد برنامه: ارزیابی‌های ساختاریافته و بهینه‌سازی پرامپت‌ها کیفیت خروجی مدل را افزایش می‌دهند.
- انعطاف‌پذیری در استقرار: گزینه‌های ابری و خودمیزبان پاسخگوی نیازهای مختلف سازمان‌ها هستند.
مثال ROI: یک تیم توسعه با استفاده از این پلتفرم برای دیباگ و بهینه‌سازی پرامپت‌ها، زمان توسعه را تا ۳۰٪ کاهش داد و با بهبود خروجی مدل، رضایت کاربران را ۲۰٪ افزایش داد.
