Optimieren Sie KI-Kosten und Latenz mit Abstract AI: Eine transformative API-Lösung

AI-Entwickler, sowohl in KI-Produktunternehmen als auch in großen Organisationen, die KI intern implementieren, sehen sich mehreren Schlüsselproblemen gegenüber, die zu einer suboptimalen Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) führen:

1. Überbezahlung für Frontier-LLMs: Viele Entwickler verwenden einfach die fortschrittlichsten und teuersten LLM-Modelle (z.B. GPT-4), ohne kostengünstigere Alternativen in Betracht zu ziehen, die für ihre Anwendungsfälle möglicherweise ausreichen.

2. Plattformrisiko: Indem sie sich auf einen einzigen Cloud-Anbieter und LLM-Ökosystem (z.B. OpenAI) verlassen, sind Entwickler den Risiken von Richtlinienänderungen, Modellupdates und möglichen Kostensteigerungen der Plattform ausgesetzt.

3. Unnötige Nutzung von Frontier-Modellen: Für 90-95% der Eingabeaufforderungen und Anwendungsfälle sind die fortschrittlichsten und teuersten Frontier-Modelle überdimensioniert, dennoch verwenden Entwickler sie aufgrund mangelnder Alternativen.

4. Unternutzung algorithmischer Techniken: Entwickler nutzen die jüngsten Fortschritte bei LLM-Techniken wie Chain-of-Thought, Mixture of Agents und andere Methoden, die Qualität und Effizienz erheblich verbessern können, nicht aus.

5. Mangel an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Entwickler sind auf die von einer einzigen Plattform bereitgestellten Modelle und Funktionen beschränkt, ohne die Möglichkeit, über mehrere LLMs und Techniken hinweg einfach zu integrieren und zu optimieren.

Abstract AI ist ein einzelner Drop-in-API-Ersatz, der mit mehreren großen Sprachmodellen verbunden ist, von geschlossenen Frontier-Modellen bis hin zu Open-Source- und sogar lokalen Modellen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Optimierte Kosten und Latenz: Abstract AI verwendet einen Routing-Algorithmus wie RLLM, um für jede Eingabeaufforderung das schnellste, günstigste und qualitativ hochwertigste Modell zu bestimmen und so bis zu 90% der GPT-4-Qualität bei 80% Kosteneinsparung zu erreichen.
• Konsistente und hochwertige Antworten: Abstract AI umfasst integrierte Benchmarking-Funktionen, um die Antwortkonsis-tenz und -qualität zu optimieren, die für spezifische Anwendungsfälle angepasst werden können.
• Caching: Abstract AI nutzt Caching, um Geschwindigkeit, Kosten und Konsistenz weiter zu optimieren, indem es für wiederholte Eingabeaufforderungen zwischengespeicherte Antworten zurückgibt.
• Flexibilität und reduziertes Plattformrisiko: Durch die Verbindung zu einer Vielzahl von Sprachmodellen verringert Abstract AI die Abhängigkeit der Entwickler von einer einzigen Plattform oder einem einzigen Modell und mindert so das Plattformrisiko.
• Algorithmische Freischaltungen: Abstract AI kann fortgeschrittene Techniken wie Chain of Thought und Mixture of Agents auf die zugrunde liegenden Sprachmodelle aufsetzen, um die Qualität weiter zu verbessern.
• Integration lokaler Modelle: Abstract AI kann kleine lokale Modelle integrieren, was kostengünstige, hochsichere Antworten für viele Eingabeaufforderungen innerhalb einer Organisation ermöglicht.

Die breitere Vision für Abstract AI umfasst Funktionen für das Prompt-Management wie Benutzer-/Gruppenberechtigung, Versionierung und fortgeschrittenes Benchmarking, die die Entwicklererfahrung weiter verbessern und neue Anwendungsfälle erschließen.

Abstract AI verwendet eine Kombination von Techniken, um den Entwicklern ein nahtloses und optimiertes Erlebnis mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu bieten:

1. Routing mit Route LLM: Abstract AI nutzt den Route LLM-Algorithmus, um das am besten geeignete LLM für jede Eingabeaufforderung zu bestimmen. Dadurch kann es das schnellste, günstigste und qualitativ hochwertigste Modell basierend auf den spezifischen Anforderungen der Eingabeaufforderung auswählen.

2. Algorithmische Verbesserungen: Abstract AI integriert fortgeschrittene Techniken wie Chain of Thought und Mixture of Agents, um die Qualität der Antworten zu verbessern, auch wenn kleinere oder Open-Source-LLMs verwendet werden.

3. Auslagerung an Frontier-Modelle: Für Eingabeaufforderungen, die anspruchsvollere Fähigkeiten erfordern, kann Abstract AI nahtlos an größere, geschlossene LLMs wie GPT-4 auslagern, wobei die Optimierung von Kosten und Latenz erhalten bleibt.

4. Benchmarking und Anpassung: Abstract AI umfasst integrierte Benchmarking-Funktionen, mit denen Entwickler die Konsistenz und Qualität der Antworten für ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen können.

5. Caching: Um Geschwindigkeit, Kosten und Konsistenz weiter zu optimieren, nutzt Abstract AI Caching, um wiederholte Eingabeaufforderungen ohne erneuten Zugriff auf das LLM zu bedienen.

Konsistenz und Qualität sind die beiden wichtigsten Faktoren für KI-Entwickler bei der Wahl eines großen Sprachmodells als Grundlage für ihre Anwendungen. Abstract AI adressiert diese Bedenken, indem es einen einzelnen Drop-in-API-Ersatz bereitstellt, der mit mehreren Sprachmodellen, sowohl geschlossenen als auch Open-Source, verbunden ist.

Abstract AI verwendet einen Routing-Algorithmus wie Rout-LLM, um für jede einzelne Eingabeaufforderung das optimale Sprachmodell und die geeigneten algorithmischen Techniken zu bestimmen. Dies stellt sicher, dass die Antworten konsistent hochwertig sind und gleichzeitig Geschwindigkeit und Kosten optimiert werden.

Die integrierten Benchmarking-Funktionen von Abstract AI ermöglichen es Entwicklern, die Benchmarks für ihre spezifischen Anwendungsfälle anzupassen, um sicherzustellen, dass die Antworten ihre Qualitätsstandards erfüllen. Darüber hinaus trägt die Caching-Funktionalität dazu bei, Konsistenz, Geschwindigkeit und Kosten weiter zu verbessern, indem für wiederholte Eingabeaufforderungen zwischengespeicherte Antworten geliefert werden.

Die breitere Vision für Abstract AI geht über seine Kernfunktionalität als Drop-in-API-Ersatz für große Sprachmodelle hinaus. Ein vielversprechendes Erweiterungsgebiet ist das Prompt-Management.

Da Abstract AI in den kritischen Pfad des Workflows eines KI-Entwicklers integriert ist, bietet es eine wertvolle Gelegenheit, sich stromaufwärts in Richtung des Benutzers auszudehnen. Dies kann Funktionen wie die folgenden umfassen:

1. Benutzerberechtigungen: Ermöglichen Sie eine detaillierte Kontrolle darüber, welche Benutzer oder Gruppen Zugriff auf bestimmte Eingabeaufforderungen oder Eingabeaufforderungsvorlagen haben.

2. Gruppenberechtigungen: Ermöglichen Sie das Management des Zugriffs und der Nutzung von Eingabeaufforderungen auf Team- oder Organisationsebene.

3. Unternehmensregeln: Implementieren Sie unternehmensweite Richtlinien und Leitlinien für die Nutzung von Eingabeaufforderungen, um Konsistenz und Compliance sicherzustellen.

4. Versionierung von Eingabeaufforderungen: Ermöglichen Sie es Entwicklern, verschiedene Versionen von Eingabeaufforderungen zu verwalten, Änderungen nachzuverfolgen und bei Bedarf zu früheren Versionen zurückzukehren.

All diese Funktionen für das Prompt-Management können eng in die bestehenden Benchmarking-Funktionen von Abstract AI integriert werden. So können Entwickler nicht nur die innerhalb ihrer Anwendungen verwendeten Eingabeaufforderungen steuern und verwalten, sondern auch die Leistung und Konsistenz dieser Eingabeaufforderungen über die verschiedenen von der Plattform eingesetzten Sprachmodelle und algorithmischen Techniken hinweg kontinuierlich überwachen und optimieren.

Durch den Einstieg in das Prompt-Management kann Abstract AI zu einer umfassenden Lösung werden, die nicht nur einen effizienten und kostengünstigen Zugriff auf große Sprachmodelle bietet, sondern KI-Entwicklern und Organisationen auch dabei hilft, ihre eingabeaufforderungsgesteuerten Workflows besser zu verwalten und zu optimieren.