利用抽象 AI 优化 AI 成本和延迟:一种变革性的 API 解决方案

人工智能开发者,无论是在人工智能产品公司还是在大型组织内部实施人工智能,都面临着几个关键问题,导致大型语言模型(LLM)的使用效率不佳:

1. 过度支付前沿LLM: 许多开发人员只是使用最先进和最昂贵的LLM模型(例如GPT-4),而没有考虑可能足够满足其用例的更便宜的替代方案。

2. 平台风险: 依赖单一云提供商和LLM生态系统(例如OpenAI),开发人员面临政策变更、模型更新和平台潜在成本增加的风险。

3. 不必要使用前沿模型: 对于90-95%的提示和用例,最先进和最昂贵的前沿模型是过度的,但由于缺乏替代方案,开发人员仍在使用它们。

4. 算法技术的未充分利用: 开发人员没有利用最近在LLM技术方面的进步,如思维链、智能体混合等方法,这些方法可以显著提高质量和效率。

5. 缺乏灵活性和定制性: 开发人员受限于单一平台提供的模型和功能,无法轻松集成和优化多个LLM和技术。

这些问题导致了LLM使用效率低下和成本高昂,可以通过一个抽象层来解决,该抽象层为开发人员提供单一的即插即用API替代方案,让他们能够利用多个LLM、算法技术和优化策略,为其特定用例实现最佳性能和成本。

Abstract AI是一个单一的即插即用API替代方案,可连接多个大型语言模型,从封闭源代码的前沿模型到开源甚至本地模型。其主要功能包括:

• 优化成本和延迟: Abstract AI使用路由算法(如RLLM)来确定每个提示的最快、最便宜和最高质量的模型,实现高达90%的GPT-4质量,同时降低80%的成本。
• 一致和高质量的响应: Abstract AI包含内置基准测试,可根据特定用例优化响应的一致性和质量。
• 缓存: Abstract AI利用缓存进一步优化速度、成本和一致性,通过为重复提示返回缓存的响应来实现。
• 灵活性和降低平台风险: 通过连接各种语言模型,Abstract AI减少了开发人员对单一平台或模型的依赖,从而降低了平台风险。
• 算法突破: Abstract AI可以在底层语言模型之上叠加高级技术,如思维链和智能体混合,进一步提高质量。
• 本地模型集成: Abstract AI可以集成小型本地模型,为组织内许多提示提供低成本、高安全性的响应。

Abstract AI的更广泛愿景包括提示管理功能,如用户/群组权限、版本控制和高级基准测试,进一步增强开发人员体验并解锁新的用例。

Abstract AI使用多种技术来为开发人员提供无缝和优化的大型语言模型(LLM)体验:

1. 使用Route LLM进行路由: Abstract AI利用Route LLM算法来确定每个提示最合适的LLM。这使它能够根据提示的具体要求选择最快、最便宜和最高质量的模型。

2. 算法增强: Abstract AI采用思维链和智能体混合等先进技术,以提高即使使用较小或开源LLM时响应的质量。

3. 外包到前沿模型: 对于需要更复杂功能的提示,Abstract AI可以无缝地外包给更大的封闭源LLM,如GPT-4,同时仍保持成本和延迟优化。

4. 基准测试和定制: Abstract AI包含内置的基准测试功能,允许开发人员根据其特定用例定制响应的一致性和质量指标。

5. 缓存: 为进一步优化速度、成本和一致性,Abstract AI利用缓存来为重复的提示提供服务,无需再次访问LLM。

通过结合这些技术,Abstract AI提供了一个单一的即插即用API替代方案,能够提供最快、最便宜和最高质量的响应,无论使用的是哪种底层LLM。

一致性和质量是人工智能开发人员在选择构建应用程序的大型语言模型时最重要的两个因素。Abstract AI通过提供一个单一的即插即用API替代方案,连接多个语言模型(包括封闭源和开源)来解决这些问题。

Abstract AI使用路由算法(如Rout-LLM)来确定每个单独提示的最佳语言模型和算法技术。这确保了响应的一致高质量,同时也优化了速度和成本。

Abstract AI的内置基准测试功能允许开发人员根据其特定用例定制基准,确保响应满足其质量标准。此外,缓存功能有助于进一步提高一致性、速度和成本,通过为重复提示提供缓存响应来实现。

通过解决一致性和质量的关键问题,Abstract AI使人工智能开发人员能够专注于构建他们的应用程序,而不必担心底层语言模型和优化技术。

Abstract AI的更广泛愿景超越了其作为大型语言模型即插即用API替代方案的核心功能。一个有前景的扩展领域是提示管理。

由于Abstract AI集成到人工智能开发人员工作流程的关键路径中,它提供了一个有价值的机会,可以向上游扩展到用户。这可以包括以下功能:

1. 用户权限: 允许对特定提示或提示模板的访问权限进行细粒度控制。

2. 群组权限: 在团队或组织级别管理提示的访问和使用。

3. 公司规则: 实施公司范围内的提示使用政策和指南,确保一致性和合规性。

4. 提示版本控制: 允许开发人员管理提示的不同版本,跟踪变更,并在需要时回滚到以前的版本。

所有这些提示管理功能都可以与Abstract AI现有的基准测试功能紧密集成。这不仅允许开发人员控制和管理其应用程序中使用的提示,还可以持续监控和优化这些提示在各种语言模型和算法技术上的性能和一致性。

通过扩展到提示管理,Abstract AI可以成为一个全面的解决方案,不仅提供对大型语言模型的高效和经济高效的访问,还帮助人工智能开发人员和组织更好地管理和优化他们的基于提示的工作流程。