Optimizar los costos y la latencia de IA con Abstract AI: una solución de API transformadora

Los desarrolladores de IA, tanto en las empresas de productos de IA como en las grandes organizaciones que implementan IA internamente, se enfrentan a varios problemas clave que conducen a un uso subóptimo de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM):

1. Pagar en exceso por los modelos LLM de vanguardia: Muchos desarrolladores simplemente están utilizando los modelos LLM más avanzados y costosos (por ejemplo, GPT-4) sin considerar alternativas más baratas que pueden ser suficientes para sus casos de uso.

2. Riesgo de plataforma: Al depender de un solo proveedor de nube y ecosistema de LLM (por ejemplo, OpenAI), los desarrolladores están expuestos a los riesgos de los cambios de política, las actualizaciones de modelos y los posibles aumentos de costos de la plataforma.

3. Uso innecesario de modelos de vanguardia: Para el 90-95% de los indicadores y casos de uso, los modelos de vanguardia más avanzados y costosos son un exceso, sin embargo, los desarrolladores aún los están utilizando debido a la falta de alternativas.

4. Subutilización de técnicas algorítmicas: Los desarrolladores no están aprovechando los avances recientes en las técnicas de LLM, como la cadena de pensamiento, la mezcla de agentes y otros métodos que pueden mejorar significativamente la calidad y la eficiencia.

5. Falta de flexibilidad y personalización: Los desarrolladores se limitan a los modelos y capacidades proporcionados por una sola plataforma, sin la capacidad de integrar y optimizar fácilmente entre varios LLM y técnicas.

Abstract AI es un reemplazo de API único y listo para usar que se conecta a varios modelos de lenguaje a gran escala, desde modelos de vanguardia de código cerrado hasta modelos de código abierto e incluso locales. Sus principales características son:

• Costos y latencia optimizados: Abstract AI utiliza un algoritmo de enrutamiento, como RLLM, para determinar el modelo más rápido, barato y de mayor calidad para cada indicador, logrando hasta el 90% de la calidad de GPT-4 con una reducción de costos del 80%.
• Respuestas consistentes y de alta calidad: Abstract AI incluye benchmarking integrado para optimizar la consistencia y calidad de las respuestas, personalizable para casos de uso específicos.
• Caché: Abstract AI aprovecha el caché para optimizar aún más la velocidad, el costo y la consistencia al devolver respuestas almacenadas en caché para indicadores repetidos.
• Flexibilidad y reducción del riesgo de la plataforma: Al conectarse a una variedad de modelos de lenguaje, Abstract AI reduce la dependencia de los desarrolladores de una sola plataforma o modelo, mitigando el riesgo de la plataforma.
• Avances algorítmicos: Abstract AI puede agregar técnicas avanzadas como Cadena de Pensamiento y Mezcla de Agentes sobre los modelos de lenguaje subyacentes, mejorando aún más la calidad.
• Integración de modelos locales: Abstract AI puede integrar pequeños modelos locales, permitiendo respuestas de bajo costo y alta seguridad para muchos indicadores dentro de una organización.

Abstract AI utiliza una combinación de técnicas para proporcionar una experiencia fluida y optimizada de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para los desarrolladores:

1. Enrutamiento con Route LLM: Abstract AI aprovecha el algoritmo Route LLM para determinar el LLM más apropiado para cada indicador. Esto le permite seleccionar el modelo más rápido, barato y de mayor calidad en función de los requisitos específicos del indicador.

2. Mejoras algorítmicas: Abstract AI incorpora técnicas avanzadas como Cadena de Pensamiento y Mezcla de Agentes para mejorar la calidad de las respuestas, incluso cuando se utilizan LLM más pequeños o de código abierto.

3. Subcontratación a modelos de vanguardia: Para los indicadores que requieren capacidades más sofisticadas, Abstract AI puede subcontratar sin problemas a LLM más grandes y de código cerrado como GPT-4, manteniendo al mismo tiempo las optimizaciones de costo y latencia.

4. Benchmarking y personalización: Abstract AI incluye capacidades de benchmarking integradas, lo que permite a los desarrolladores personalizar las métricas de consistencia y calidad de las respuestas para sus casos de uso específicos.

5. Caché: Para optimizar aún más la velocidad, el costo y la consistencia, Abstract AI aprovecha el caché para servir indicadores repetidos sin la necesidad de volver a acceder al LLM.

La consistencia y la calidad son los dos factores más importantes para los desarrolladores de IA a la hora de elegir un modelo de lenguaje a gran escala para construir sus aplicaciones. Abstract AI aborda estas preocupaciones al proporcionar un reemplazo de API único y listo para usar que se conecta a varios modelos de lenguaje, tanto de código cerrado como de código abierto.

Abstract AI utiliza un algoritmo de enrutamiento, como Rout-LLM, para determinar el modelo de lenguaje y las técnicas algorítmicas óptimas que se utilizarán para cada indicador individual. Esto garantiza que las respuestas sean consistentemente de alta calidad, al tiempo que se optimiza la velocidad y el costo.

Las capacidades de benchmarking integradas de Abstract AI permiten a los desarrolladores personalizar los puntos de referencia para sus casos de uso específicos, asegurando que las respuestas cumplan con sus estándares de calidad. Además, la funcionalidad de caché ayuda a mejorar aún más la consistencia, la velocidad y el costo al servir respuestas almacenadas en caché para indicadores repetidos.

Al abordar las principales preocupaciones de consistencia y calidad, Abstract AI empodera a los desarrolladores de IA para que se concentren en construir sus aplicaciones, en lugar de preocuparse por los modelos de lenguaje subyacentes y las técnicas de optimización.

La visión más amplia de Abstract AI se extiende más allá de su funcionalidad central como reemplazo de API listo para usar para modelos de lenguaje a gran escala. Un área prometedora para la expansión es la gestión de indicadores.

Dado que Abstract AI se integra en el camino crítico del flujo de trabajo de un desarrollador de IA, presenta una oportunidad valiosa para expandirse hacia el usuario. Esto puede incluir características como:

1. Permisos de usuario: Permitir un control detallado sobre qué usuarios o grupos tienen acceso a indicadores o plantillas de indicadores específicos.

2. Permisos de grupo: Permitir la gestión del acceso y el uso de indicadores a nivel de equipo u organización.

3. Reglas de la empresa: Implementar políticas y directrices a nivel de la empresa para el uso de indicadores, asegurando la consistencia y el cumplimiento.

4. Versiones de indicadores: Permitir que los desarrolladores gestionen diferentes versiones de indicadores, realicen un seguimiento de los cambios y vuelvan a versiones anteriores según sea necesario.

Todas estas características de gestión de indicadores se pueden integrar estrechamente con las capacidades de benchmarking existentes de Abstract AI. Esto permite a los desarrolladores no solo controlar y gobernar los indicadores utilizados dentro de sus aplicaciones, sino también monitorear y optimizar continuamente el rendimiento y la consistencia de esos indicadores a través de los diversos modelos de lenguaje y técnicas algorítmicas empleadas por la plataforma.

Al expandirse hacia la gestión de indicadores, Abstract AI puede convertirse en una solución integral que no solo proporcione un acceso eficiente y rentable a los modelos de lenguaje a gran escala, sino que también ayude a los desarrolladores de IA y a las organizaciones a gestionar y optimizar mejor sus flujos de trabajo impulsados por indicadores.