Optimiser les coûts et la latence de l'IA avec Abstract AI : Une solution API transformatrice

Les développeurs d'IA, tant dans les entreprises de produits IA que dans les grandes organisations mettant en œuvre l'IA en interne, sont confrontés à plusieurs problèmes clés qui conduisent à une utilisation sous-optimale des modèles de langage à grande échelle (LLM) :

1. Surpayer pour les modèles de pointe LLM : De nombreux développeurs utilisent simplement les modèles LLM les plus avancés et les plus coûteux (par exemple, GPT-4) sans envisager des alternatives moins chères qui pourraient suffire à leurs cas d'utilisation.

2. Risque de plateforme : En s'appuyant sur un seul fournisseur de cloud et écosystème LLM (par exemple, OpenAI), les développeurs sont exposés aux risques de changements de politique, de mises à jour de modèles et d'éventuelles augmentations de coûts par la plateforme.

3. Utilisation inutile des modèles de pointe : Pour 90 à 95 % des invites et des cas d'utilisation, les modèles de pointe les plus avancés et les plus coûteux sont un excès, mais les développeurs les utilisent toujours en raison d'un manque d'alternatives.

4. Sous-utilisation des techniques algorithmiques : Les développeurs ne tirent pas parti des récents progrès des techniques LLM, telles que la chaîne de pensée, le mélange d'agents et d'autres méthodes qui peuvent améliorer considérablement la qualité et l'efficacité.

5. Manque de flexibilité et de personnalisation : Les développeurs sont limités aux modèles et aux capacités fournis par une seule plateforme, sans la possibilité d'intégrer et d'optimiser facilement plusieurs LLM et techniques.

Abstract AI est un remplacement d'API unique et prêt à l'emploi qui se connecte à plusieurs modèles de langage à grande échelle, des modèles de pointe propriétaires aux modèles open source et même locaux. Ses principales caractéristiques sont :

• Coûts et latence optimisés : Abstract AI utilise un algorithme de routage, comme RLLM, pour déterminer le modèle le plus rapide, le moins cher et de la plus haute qualité pour chaque invite, atteignant jusqu'à 90 % de la qualité de GPT-4 avec une réduction de coût de 80 %.
• Réponses cohérentes et de haute qualité : Abstract AI inclut un benchmarking intégré pour optimiser la cohérence et la qualité des réponses, personnalisable pour des cas d'utilisation spécifiques.
• Mise en cache : Abstract AI tire parti de la mise en cache pour optimiser davantage la vitesse, le coût et la cohérence en renvoyant les réponses mises en cache pour les invites répétées.
• Flexibilité et réduction du risque de plateforme : En se connectant à une variété de modèles de langage, Abstract AI réduit la dépendance des développeurs à une seule plateforme ou un seul modèle, atténuant ainsi le risque de plateforme.
• Déblocages algorithmiques : Abstract AI peut superposer des techniques avancées comme la chaîne de pensée et le mélange d'agents sur les modèles de langage sous-jacents, améliorant ainsi davantage la qualité.
• Intégration de modèles locaux : Abstract AI peut intégrer de petits modèles locaux, permettant des réponses à faible coût et à haute sécurité pour de nombreuses invites au sein d'une organisation.

La vision plus large d'Abstract AI inclut des fonctionnalités de gestion des invites comme les autorisations des utilisateurs/groupes, la gestion des versions et le benchmarking avancé, améliorant davantage l'expérience des développeurs et débloquant de nouveaux cas d'utilisation.

Abstract AI utilise une combinaison de techniques pour fournir une expérience transparente et optimisée des modèles de langage à grande échelle (LLM) aux développeurs :

1. Routage avec Route LLM : Abstract AI s'appuie sur l'algorithme Route LLM pour déterminer le LLM le plus approprié pour chaque invite. Cela lui permet de sélectionner le modèle le plus rapide, le moins cher et de la plus haute qualité en fonction des exigences spécifiques de l'invite.

2. Améliorations algorithmiques : Abstract AI intègre des techniques avancées comme la chaîne de pensée et le mélange d'agents pour améliorer la qualité des réponses, même en utilisant des LLM plus petits ou open source.

3. Externalisation vers les modèles de pointe : Pour les invites nécessitant des capacités plus sophistiquées, Abstract AI peut externaliser de manière transparente vers des LLM plus importants et propriétaires comme GPT-4, tout en maintenant des optimisations de coût et de latence.

4. Benchmarking et personnalisation : Abstract AI inclut des capacités de benchmarking intégrées, permettant aux développeurs de personnaliser les métriques de cohérence et de qualité des réponses pour leurs cas d'utilisation spécifiques.

5. Mise en cache : Pour optimiser davantage la vitesse, le coût et la cohérence, Abstract AI tire parti de la mise en cache pour servir les invites répétées sans avoir besoin de solliciter à nouveau le LLM.

En combinant ces techniques, Abstract AI fournit un remplacement d'API unique et prêt à l'emploi qui offre les réponses les plus rapides, les moins chères et de la plus haute qualité, quel que soit le LLM sous-jacent utilisé.

La cohérence et la qualité sont les deux facteurs les plus importants pour les développeurs d'IA lorsqu'ils choisissent un modèle de langage à grande échelle sur lequel construire leurs applications. Abstract AI s'attaque à ces préoccupations en fournissant un remplacement d'API unique et prêt à l'emploi qui se connecte à plusieurs modèles de langage, à la fois propriétaires et open source.

Abstract AI utilise un algorithme de routage, comme Rout-LLM, pour déterminer le modèle de langage optimal et les techniques algorithmiques à utiliser pour chaque invite individuelle. Cela garantit que les réponses sont constamment de haute qualité, tout en optimisant la vitesse et le coût.

Les capacités de benchmarking intégrées d'Abstract AI permettent aux développeurs de personnaliser les benchmarks pour leurs cas d'utilisation spécifiques, garantissant que les réponses répondent à leurs normes de qualité. De plus, la fonctionnalité de mise en cache contribue à améliorer davantage la cohérence, la vitesse et le coût en servant les réponses mises en cache pour les invites répétées.

En s'attaquant aux principales préoccupations de cohérence et de qualité, Abstract AI permet aux développeurs d'IA de se concentrer sur la construction de leurs applications, plutôt que de se soucier des modèles de langage sous-jacents et des techniques d'optimisation.

La vision plus large d'Abstract AI va au-delà de sa fonctionnalité de base en tant que remplacement d'API prêt à l'emploi pour les modèles de langage à grande échelle. Un domaine prometteur d'expansion est la gestion des invites.

Étant donné qu'Abstract AI est intégré dans le chemin critique du flux de travail d'un développeur d'IA, il présente une opportunité intéressante de s'étendre en amont vers l'utilisateur. Cela peut inclure des fonctionnalités telles que :

1. Autorisation des utilisateurs : Permettre un contrôle granulaire sur les utilisateurs ou les groupes qui ont accès à des invites ou des modèles d'invite spécifiques.

2. Autorisation des groupes : Permettre la gestion de l'accès et de l'utilisation des invites au niveau de l'équipe ou de l'organisation.

3. Règles de l'entreprise : Mettre en œuvre des politiques et des directives à l'échelle de l'entreprise pour l'utilisation des invites, assurant ainsi la cohérence et la conformité.

4. Gestion des versions d'invites : Permettre aux développeurs de gérer différentes versions d'invites, de suivre les modifications et de revenir à des itérations précédentes si nécessaire.

Toutes ces fonctionnalités de gestion des invites peuvent être étroitement intégrées aux capacités de benchmarking existantes d'Abstract AI. Cela permet aux développeurs non seulement de contrôler et de gouverner les invites utilisées dans leurs applications, mais aussi de surveiller et d'optimiser en permanence les performances et la cohérence de ces invites à travers les différents modèles de langage et techniques algorithmiques employés par la plateforme.

En s'étendant à la gestion des invites, Abstract AI peut devenir une solution complète qui non seulement fournit un accès efficace et rentable aux modèles de langage à grande échelle, mais aide également les développeurs d'IA et les organisations à mieux gérer et optimiser leurs flux de travail basés sur les invites.