Abstract AI를 통한 AI 비용 및 지연 시간 최적화: 혁신적인 API 솔루션

AI 개발자들, 즉 AI 제품 회사와 내부적으로 AI를 구현하는 대규모 조직들은 대규모 언어 모델(LLM)의 최적화된 사용을 저해하는 여러 가지 주요 문제에 직면하고 있습니다:

1. 선두 LLM에 대한 과다 지불: 많은 개발자들이 자신의 사용 사례에 충분할 수 있는 더 저렴한 대안을 고려하지 않고 가장 진보되고 비싼 LLM 모델(예: GPT-4)을 단순히 사용하고 있습니다.

2. 플랫폼 위험: 단일 클라우드 공급자와 LLM 생태계(예: OpenAI)에 의존함으로써 개발자들은 정책 변경, 모델 업데이트 및 플랫폼의 잠재적 비용 증가 위험에 노출됩니다.

3. 불필요한 선두 모델 사용: 90-95%의 프롬프트와 사용 사례에서 가장 진보되고 비싼 선두 모델은 과도하지만, 대안이 부족하여 개발자들은 여전히 이를 사용하고 있습니다.

4. 알고리즘 기술 활용 부족: 개발자들은 체인 사고, 에이전트 혼합 등과 같은 LLM 기술의 최근 발전을 활용하지 않아 품질과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 기회를 놓치고 있습니다.

5. 유연성과 사용자 정의 부족: 개발자들은 단일 플랫폼에서 제공하는 모델과 기능으로 제한되어 있어 여러 LLM과 기술을 쉽게 통합하고 최적화할 수 없습니다.

Abstract AI는 폐쇄 소스 선두 모델에서 오픈 소스 및 로컬 모델에 이르는 다양한 대규모 언어 모델에 연결되는 단일 드롭인 API 대체품입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 최적화된 비용과 대기 시간: Abstract AI는 RLLM과 같은 라우팅 알고리즘을 사용하여 각 프롬프트에 대해 가장 빠르고 저렴하며 최고 품질의 모델을 결정하여 GPT-4 품질의 90%를 80% 비용 절감으로 달성합니다.
• 일관되고 높은 품질의 응답: Abstract AI에는 특정 사용 사례에 맞춤화할 수 있는 응답 일관성과 품질을 최적화하는 내장 벤치마킹이 포함되어 있습니다.
• 캐싱: Abstract AI는 캐싱을 활용하여 반복되는 프롬프트에 대한 캐시된 응답을 반환함으로써 속도, 비용 및 일관성을 더 최적화합니다.
• 유연성과 플랫폼 위험 감소: 다양한 언어 모델에 연결됨으로써 Abstract AI는 단일 플랫폼 또는 모델에 대한 개발자 의존도를 줄여 플랫폼 위험을 완화합니다.
• 알고리즘 잠금 해제: Abstract AI는 체인 사고와 에이전트 혼합과 같은 고급 기술을 기본 언어 모델 위에 적용하여 품질을 더 향상시킬 수 있습니다.
• 로컬 모델 통합: Abstract AI는 소규모 로컬 모델을 통합할 수 있어 많은 프롬프트에 대해 저비용이면서도 높은 보안의 응답을 제공할 수 있습니다.

Abstract AI는 개발자에게 원활하고 최적화된 대규모 언어 모델(LLM) 경험을 제공하기 위해 다음과 같은 기술의 조합을 사용합니다:

1. Route LLM을 통한 라우팅: Abstract AI는 Route LLM 알고리즘을 활용하여 각 프롬프트에 가장 적합한 LLM을 결정합니다. 이를 통해 프롬프트의 특정 요구 사항에 따라 가장 빠르고 저렴하며 최고 품질의 모델을 선택할 수 있습니다.

2. 알고리즘 향상: Abstract AI는 체인 사고와 에이전트 혼합과 같은 고급 기술을 통합하여 더 작은 규모 또는 오픈 소스 LLM을 사용할 때에도 응답 품질을 향상시킵니다.

3. 선두 모델에 아웃소싱: 더 복잡한 기능이 필요한 프롬프트의 경우 Abstract AI는 GPT-4와 같은 더 큰 규모의 폐쇄 소스 LLM으로 원활하게 아웃소싱할 수 있으면서도 비용과 대기 시간 최적화를 유지합니다.

4. 벤치마킹 및 사용자 정의: Abstract AI에는 개발자가 특정 사용 사례에 맞춰 응답 일관성과 품질 지표를 사용자 정의할 수 있는 내장 벤치마킹 기능이 포함되어 있습니다.

5. 캐싱: 속도, 비용 및 일관성을 더 최적화하기 위해 Abstract AI는 캐싱을 활용하여 반복되는 프롬프트에 대해 LLM을 다시 호출하지 않고 캐시된 응답을 제공합니다.

일관성과 품질은 AI 개발자가 애플리케이션 구축의 기반으로 삼을 대규모 언어 모델을 선택할 때 가장 중요한 두 가지 요인입니다. Abstract AI는 폐쇄 소스와 오픈 소스 언어 모델에 모두 연결되는 단일 드롭인 API 대체품을 제공하여 이러한 우려 사항을 해결합니다.

Abstract AI는 Rout-LLM과 같은 라우팅 알고리즘을 사용하여 각 개별 프롬프트에 대해 최적의 언어 모델과 알고리즘 기술을 결정합니다. 이를 통해 응답의 일관성과 품질을 보장하면서도 속도와 비용을 최적화할 수 있습니다.

Abstract AI의 내장 벤치마킹 기능을 통해 개발자는 자신의 특정 사용 사례에 맞게 벤치마크를 사용자 정의할 수 있어 응답이 품질 기준을 충족하도록 할 수 있습니다. 또한 캐싱 기능은 반복되는 프롬프트에 대해 속도, 비용 및 일관성을 더 향상시킵니다.

Abstract AI는 일관성과 품질에 대한 핵심 우려 사항을 해결함으로써 AI 개발자가 언어 모델과 최적화 기술에 대해 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있게 합니다.

Abstract AI의 더 넓은 비전은 대규모 언어 모델에 대한 드롭인 API 대체품으로서의 핵심 기능을 넘어서 확장됩니다. 프롬프트 관리는 유망한 확장 영역 중 하나입니다.

Abstract AI가 AI 개발자의 워크플로우의 핵심 경로에 통합되어 있기 때문에 사용자 쪽으로 확장할 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 기능이 포함될 수 있습니다:

1. 사용자 권한 부여: 특정 프롬프트 또는 프롬프트 템플릿에 대한 액세스 권한을 사용자 또는 그룹 단위로 세부적으로 제어할 수 있습니다.

2. 그룹 권한 부여: 팀 또는 조직 수준에서 프롬프트 액세스와 사용을 관리할 수 있습니다.

3. 회사 규칙: 프롬프트 사용에 대한 회사 차원의 정책과 지침을 구현하여 일관성과 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

4. 프롬프트 버전 관리: 개발자가 프롬프트의 다양한 버전을 관리하고 변경 사항을 추적하며 필요에 따라 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.

Abstract AI의 기존 벤치마킹 기능과 이러한 프롬프트 관리 기능을 긴밀하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 내에서 사용되는 프롬프트를 제어하고 관리할 뿐만 아니라 플랫폼이 활용하는 다양한 언어 모델과 알고리즘 기술에 걸쳐 해당 프롬프트의 성능과 일관성을 지속적으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.

Abstract AI가 프롬프트 관리 기능으로 확장됨에 따라 대규모 언어 모델에 대한 효율적이고 비용 효과적인 액세스를 제공할 뿐만 아니라 AI 개발자와 조직이 프롬프트 기반 워크플로우를 더 잘 관리하고 최적화할 수 있도록 지원하는 포괄적인 솔루션이 될 수 있습니다.