Оптимизируйте затраты и задержку ИИ с помощью Abstract AI: трансформирующее решение на основе API

Разработчики AI, как в компаниях, производящих продукты AI, так и в крупных организациях, внедряющих AI внутри, сталкиваются с несколькими ключевыми проблемами, которые приводят к неоптимальному использованию больших языковых моделей (LLM):

1. Переплата за передовые LLM: Многие разработчики просто используют самые передовые и дорогие модели LLM (например, GPT-4), не рассматривая более дешевые альтернативы, которые могут быть достаточными для их вариантов использования.

2. Риск платформы: Полагаясь на единственного облачного провайдера и экосистему LLM (например, OpenAI), разработчики подвергаются рискам изменения политики, обновления моделей и потенциального роста затрат со стороны платформы.

3. Ненужное использование передовых моделей: Для 90-95% запросов и вариантов использования самые передовые и дорогие передовые модели являются избыточными, но разработчики все еще используют их из-за отсутствия альтернатив.

4. Недоиспользование алгоритмических методов: Разработчики не используют преимущества последних достижений в методах LLM, таких как цепочка мыслей, смесь агентов и другие методы, которые могут значительно улучшить качество и эффективность.

5. Отсутствие гибкости и настраиваемости: Разработчики ограничены моделями и возможностями, предоставляемыми единственной платформой, без возможности легко интегрировать и оптимизировать несколько LLM и методов.

Abstract AI - это единая замена API, которая подключается к нескольким большим языковым моделям, от закрытых передовых моделей до открытых и даже локальных моделей. Его ключевые особенности:

• Оптимизированные затраты и задержка: Abstract AI использует алгоритм маршрутизации, такой как RLLM, чтобы определить самую быструю, дешевую и высококачественную модель для каждого запроса, достигая до 90% качества GPT-4 при 80% снижении затрат.
• Последовательные и высококачественные ответы: Abstract AI включает встроенные средства тестирования для оптимизации последовательности и качества ответов, настраиваемые для конкретных вариантов использования.
• Кэширование: Abstract AI использует кэширование для дальнейшей оптимизации скорости, стоимости и последовательности, возвращая кэшированные ответы для повторяющихся запросов.
• Гибкость и снижение риска платформы: Подключаясь к различным языковым моделям, Abstract AI снижает зависимость разработчиков от единственной платформы или модели, снижая риск платформы.
• Алгоритмические возможности: Abstract AI может накладывать передовые методы, такие как цепочка мыслей и смесь агентов, поверх базовых языковых моделей, дополнительно улучшая качество.
• Интеграция локальных моделей: Abstract AI может интегрировать небольшие локальные модели, позволяя получать недорогие, высокобезопасные ответы для многих запросов внутри организации.

Abstract AI использует сочетание методов для обеспечения бесшовного и оптимизированного опыта работы с большими языковыми моделями (LLM) для разработчиков:

1. Маршрутизация с помощью Route LLM: Abstract AI использует алгоритм Route LLM, чтобы определить наиболее подходящую LLM для каждого запроса. Это позволяет ему выбирать самую быструю, дешевую и высококачественную модель в зависимости от конкретных требований запроса.

2. Алгоритмические улучшения: Abstract AI включает передовые методы, такие как цепочка мыслей и смесь агентов, для повышения качества ответов, даже при использовании меньших или открытых LLM.

3. Аутсорсинг к передовым моделям: Для запросов, требующих более сложных возможностей, Abstract AI может бесшовно передавать их на более крупные, закрытые LLM, такие как GPT-4, при этом сохраняя оптимизацию затрат и задержки.

4. Тестирование и настройка: Abstract AI включает встроенные возможности тестирования, позволяющие разработчикам настраивать показатели последовательности и качества ответов для их конкретных вариантов использования.

5. Кэширование: Для дальнейшей оптимизации скорости, стоимости и последовательности Abstract AI использует кэширование для обслуживания повторяющихся запросов без необходимости обращаться к LLM снова.

Последовательность и качество - два наиболее важных фактора для разработчиков AI при выборе большой языковой модели для построения своих приложений. Abstract AI решает эти проблемы, предоставляя единую замену API, которая подключается к нескольким языковым моделям, как закрытым, так и открытым.

Abstract AI использует алгоритм маршрутизации, такой как Rout-LLM, чтобы определить оптимальную языковую модель и алгоритмические методы для использования в каждом отдельном запросе. Это гарантирует, что ответы будут стабильно высокого качества, при этом оптимизируя скорость и стоимость.

Встроенные возможности тестирования Abstract AI позволяют разработчикам настраивать тесты для их конкретных вариантов использования, обеспечивая, что ответы соответствуют их стандартам качества. Кроме того, функциональность кэширования помогает дополнительно повысить последовательность, скорость и стоимость, обслуживая кэшированные ответы для повторяющихся запросов.

Решая ключевые проблемы последовательности и качества, Abstract AI позволяет разработчикам AI сосредоточиться на создании своих приложений, не беспокоясь об underlying языковых моделях и методах оптимизации.

Более широкое видение Abstract AI выходит за рамки его основной функциональности как замены API для больших языковых моделей. Одно многообещающее направление для расширения - управление запросами.

Поскольку Abstract AI интегрирован в критический путь рабочего процесса разработчика AI, это представляет ценную возможность для расширения вверх по потоку к пользователю. Это может включать такие функции, как:

1. Разрешения пользователей: Позволяет детальный контроль над тем, какие пользователи или группы имеют доступ к конкретным запросам или шаблонам запросов.

2. Разрешения групп: Позволяет управлять доступом и использованием запросов на уровне команды или организации.

3. Правила компании: Реализация корпоративных политик и руководящих принципов для использования запросов, обеспечивая последовательность и соответствие.

4. Версионирование запросов: Позволяет разработчикам управлять различными версиями запросов, отслеживать изменения и откатываться к предыдущим итерациям по мере необходимости.

Все эти функции управления запросами могут быть тесно интегрированы с существующими возможностями тестирования Abstract AI. Это позволяет разработчикам не только контролировать и управлять запросами, используемыми в их приложениях, но также постоянно отслеживать и оптимизировать производительность и последовательность этих запросов across различных языковых моделей и алгоритмических методов, используемых платформой.

Расширяясь на управление запросами, Abstract AI может стать комплексным решением, которое не только обеспечивает эффективный и экономически эффективный доступ к большим языковым моделям, но также помогает разработчикам AI и организациям лучше управлять и оптимизировать свои рабочие процессы, основанные на запросах.