Optimaliseer AI-kosten en latentie met Abstract AI: Een transformatieve API-oplossing

AI-ontwikkelaars, zowel bij AI-productbedrijven als bij grote organisaties die AI intern implementeren, worden geconfronteerd met verschillende belangrijke problemen die leiden tot suboptimaal gebruik van grote taalmodellen (LLM's):

1. Te veel betalen voor voorlopige LLM's: Veel ontwikkelaars gebruiken gewoon de meest geavanceerde en dure LLM-modellen (bijv. GPT-4) zonder goedkopere alternatieven in overweging te nemen die voor hun use cases voldoende kunnen zijn.

2. Platformrisico: Door te vertrouwen op één cloudprovider en LLM-ecosysteem (bijv. OpenAI) worden ontwikkelaars blootgesteld aan de risico's van beleidswijzigingen, modelupdates en mogelijke kostenverhogingen door het platform.

3. Onnodige inzet van voorlopige modellen: Voor 90-95% van de prompts en use cases zijn de meest geavanceerde en dure voorlopige modellen overkill, maar ontwikkelaars gebruiken ze nog steeds vanwege een gebrek aan alternatieven.

4. Onderbenutting van algoritmische technieken: Ontwikkelaars maken geen gebruik van recente ontwikkelingen in LLM-technieken, zoals chain-of-thought, mixture of agents en andere methoden die de kwaliteit en efficiëntie aanzienlijk kunnen verbeteren.

5. Gebrek aan flexibiliteit en aanpassing: Ontwikkelaars zijn beperkt tot de modellen en mogelijkheden die door één platform worden aangeboden, zonder de mogelijkheid om gemakkelijk te integreren en te optimaliseren over meerdere LLM's en technieken.

Abstract AI is een enkele drop-in API-vervanging die verbinding maakt met meerdere grote taalmodellen, van closed-source voorlopige modellen tot open-source en zelfs lokale modellen. De belangrijkste kenmerken zijn:

• Geoptimaliseerde kosten en latentie: Abstract AI gebruikt een routeringsalgoritme, zoals RLLM, om voor elke prompt het snelste, goedkoopste en hoogwaardigste model te bepalen, waardoor tot 90% van de kwaliteit van GPT-4 wordt bereikt met een kostenbesparing van 80%.
• Consistente en hoogwaardige reacties: Abstract AI bevat ingebouwde benchmarking om de consistentie en kwaliteit van reacties te optimaliseren, aanpasbaar voor specifieke use cases.
• Caching: Abstract AI maakt gebruik van caching om snelheid, kosten en consistentie verder te optimaliseren door voor herhaalde prompts gecachete reacties te retourneren.
• Flexibiliteit en verminderd platformrisico: Door verbinding te maken met verschillende taalmodellen vermindert Abstract AI de afhankelijkheid van ontwikkelaars van één platform of model, waardoor het platformrisico wordt beperkt.
• Algoritmische vrijgaven: Abstract AI kan geavanceerde technieken als Chain of Thought en Mixture of Agents bovenop de onderliggende taalmodellen leggen, waardoor de kwaliteit verder wordt verbeterd.
• Integratie van lokale modellen: Abstract AI kan kleine lokale modellen integreren, waardoor er voor veel prompts binnen een organisatie goedkope, hoogbeveiligde reacties mogelijk zijn.

Abstract AI gebruikt een combinatie van technieken om een naadloze en geoptimaliseerde ervaring met grote taalmodellen (LLM) te bieden voor ontwikkelaars:

1. Routing met Route LLM: Abstract AI maakt gebruik van het Route LLM-algoritme om het meest geschikte LLM voor elke prompt te bepalen. Hiermee kan het het snelste, goedkoopste en hoogwaardigste model selecteren op basis van de specifieke vereisten van de prompt.

2. Algoritmische verbeteringen: Abstract AI incorporeert geavanceerde technieken zoals Chain of Thought en Mixture of Agents om de kwaliteit van reacties te verbeteren, zelfs bij het gebruik van kleinere of open-source LLM's.

3. Uitbesteden aan voorlopige modellen: Voor prompts die meer geavanceerde mogelijkheden vereisen, kan Abstract AI naadloos uitbesteden aan grotere, closed-source LLM's zoals GPT-4, terwijl de optimalisatie van kosten en latentie behouden blijft.

4. Benchmarking en aanpassing: Abstract AI bevat ingebouwde benchmarking-mogelijkheden, waardoor ontwikkelaars de consistentie en kwaliteit van reacties kunnen aanpassen aan hun specifieke use cases.

5. Caching: Om snelheid, kosten en consistentie verder te optimaliseren, maakt Abstract AI gebruik van caching om herhaalde prompts te bedienen zonder opnieuw het LLM te hoeven raadplegen.

Consistentie en kwaliteit zijn de twee belangrijkste factoren voor AI-ontwikkelaars bij het kiezen van een groot taalmodel om hun applicaties op te bouwen. Abstract AI gaat deze zorgen aan door een enkele drop-in API-vervanging te bieden die verbinding maakt met meerdere taalmodellen, zowel closed-source als open-source.

Abstract AI gebruikt een routeringsalgoritme, zoals Rout-LLM, om voor elke individuele prompt het optimale taalmodel en algoritmische technieken te bepalen. Hierdoor worden de reacties consistent van hoge kwaliteit, terwijl ook wordt geoptimaliseerd voor snelheid en kosten.

De ingebouwde benchmarking-mogelijkheden van Abstract AI stellen ontwikkelaars in staat om de benchmarks aan te passen aan hun specifieke use cases, zodat de reacties aan hun kwaliteitsnormen voldoen. Daarnaast helpt de caching-functionaliteit om de consistentie, snelheid en kosten verder te verbeteren door voor herhaalde prompts gecachete reacties te leveren.

Door de belangrijke zorgen over consistentie en kwaliteit aan te pakken, stelt Abstract AI AI-ontwikkelaars in staat om zich te concentreren op het bouwen van hun applicaties, in plaats van zich zorgen te maken over de onderliggende taalmodellen en optimalisatietechnieken.

De bredere visie voor Abstract AI gaat verder dan de kernfunctionaliteit als drop-in API-vervanging voor grote taalmodellen. Een veelbelovend gebied voor uitbreiding is prompt management.

Aangezien Abstract AI is geïntegreerd in het kritieke pad van de workflow van een AI-ontwikkelaar, biedt het een waardevolle kans om stroomopwaarts uit te breiden naar de gebruiker. Dit kan functies omvatten zoals:

1. Gebruikersrechten: Gedetailleerde controle toestaan over welke gebruikers of groepen toegang hebben tot specifieke prompts of prompt-sjablonen.

2. Groepsrechten: Het beheer van prompt-toegang en -gebruik op team- of organisatieniveau mogelijk maken.

3. Bedrijfsregels: Bedrijfswijde beleidsregels en richtlijnen voor prompt-gebruik implementeren, om consistentie en naleving te waarborgen.

4. Prompt-versioning: Ontwikkelaars in staat stellen om verschillende versies van prompts te beheren, wijzigingen bij te houden en indien nodig terug te gaan naar eerdere iteraties.

Al deze prompt management-functies kunnen nauw geïntegreerd worden met de bestaande benchmarking-mogelijkheden van Abstract AI. Hierdoor kunnen ontwikkelaars niet alleen de prompts die binnen hun applicaties worden gebruikt, beheren en besturen, maar ook de prestaties en consistentie van die prompts continu bewaken en optimaliseren over de verschillende taalmodellen en algoritmische technieken die door het platform worden gebruikt.

Door uit te breiden naar prompt management kan Abstract AI een alomvattende oplossing worden die niet alleen efficiënte en kosteneffectieve toegang tot grote taalmodellen biedt, maar ook AI-ontwikkelaars en organisaties helpt bij het beheren en optimaliseren van hun prompt-gedreven workflows.