利用 Abstract AI 優化 AI 成本和延遲:一個變革性的 API 解決方案

人工智慧開發者,無論是在人工智慧產品公司還是大型組織內部實施人工智慧,都面臨著幾個關鍵問題,導致大型語言模型(LLM)的使用效率不佳:

1. 過度支付前沿LLM: 許多開發者只是使用最先進和最昂貴的LLM模型(例如GPT-4),而沒有考慮可能足夠滿足其用例的更便宜的替代方案。

2. 平台風險: 依賴單一雲端供應商和LLM生態系統(例如OpenAI),開發者面臨政策變更、模型更新和平台潛在成本上升的風險。

3. 不必要使用前沿模型: 對於90-95%的提示和用例,最先進和最昂貴的前沿模型是過度的,但開發者仍在使用它們,因為缺乏替代方案。

4. 未充分利用算法技術: 開發者沒有利用最近在LLM技術方面的進步,如思維鏈、智能體混合等方法,這些方法可以大大提高質量和效率。

5. 缺乏靈活性和定制性: 開發者受限於單一平台提供的模型和功能,無法輕鬆整合和優化多個LLM和技術。

這些問題導致LLM使用效率低下和成本高昂,可以通過抽象人工智慧層來解決,該層提供單一的即插即用API替代方案,使開發者能夠利用多個LLM、算法技術和優化策略,為其特定用例實現最佳性能和成本。

抽象人工智慧是一個單一的即插即用API替代方案,可連接到多個大型語言模型,從封閉源代碼的前沿模型到開源甚至本地模型。其主要功能包括:

• 優化成本和延遲: 抽象人工智慧使用路由算法(如RLLM)來確定每個提示的最快、最便宜和最高質量的模型,實現高達GPT-4質量的90%,同時降低80%的成本。
• 一致和高質量的響應: 抽象人工智慧包含內置基準測試,可根據特定用例優化響應的一致性和質量。
• 緩存: 抽象人工智慧利用緩存進一步優化速度、成本和一致性,通過為重複的提示返回緩存的響應來實現。
• 靈活性和降低平台風險: 通過連接到各種語言模型,抽象人工智慧減少了開發者對單一平台或模型的依賴,從而降低了平台風險。
• 算法突破: 抽象人工智慧可以在底層語言模型之上添加思維鏈和智能體混合等先進技術,進一步提高質量。
• 本地模型集成: 抽象人工智慧可以集成小型本地模型,允許在組織內部以低成本和高安全性的方式響應許多提示。

抽象人工智慧的更廣泛願景包括提示管理功能,如用戶/群組權限、版本控制和高級基準測試,進一步增強開發者體驗並解鎖新的用例。

抽象人工智慧使用多種技術來為開發者提供無縫和優化的大型語言模型(LLM)體驗:

1. 使用Route LLM進行路由: 抽象人工智慧利用Route LLM算法來確定每個提示最合適的LLM。這使其能夠根據提示的具體要求選擇最快、最便宜和最高質量的模型。

2. 算法增強: 抽象人工智慧結合了思維鏈和智能體混合等先進技術,以提高即使使用較小或開源LLM時的響應質量。

3. 外包到前沿模型: 對於需要更複雜功能的提示,抽象人工智慧可以無縫地外包到更大的封閉源LLM(如GPT-4),同時仍然保持成本和延遲優化。

4. 基準測試和定制: 抽象人工智慧包含內置的基準測試功能,允許開發者根據其特定用例定制響應的一致性和質量指標。

5. 緩存: 為了進一步優化速度、成本和一致性,抽象人工智慧利用緩存來為重複的提示提供服務,無需再次訪問LLM。

通過結合這些技術,抽象人工智慧提供了一個單一的即插即用API替代方案,能夠提供最快、最便宜和最高質量的響應,無論使用的是哪種底層LLM。

一致性和質量是人工智慧開發者在選擇構建應用程序的大型語言模型時最重要的兩個因素。抽象人工智慧通過提供一個單一的即插即用API替代方案,連接到多個封閉源和開源語言模型,來解決這些問題。

抽象人工智慧使用路由算法(如Rout-LLM)來確定每個單獨提示的最佳語言模型和算法技術。這確保了響應的一致高質量,同時也優化了速度和成本。

抽象人工智慧的內置基準測試功能允許開發者根據其特定用例定制基準,確保響應符合其質量標準。此外,緩存功能有助於進一步提高一致性、速度和成本,通過為重複的提示提供緩存的響應來實現。

通過解決一致性和質量的關鍵問題,抽象人工智慧使人工智慧開發者能夠專注於構建他們的應用程序,而不必擔心底層語言模型和優化技術。

抽象人工智慧的更廣泛願景超越了其作為大型語言模型即插即用API替代方案的核心功能。一個有前景的擴展領域是提示管理。

由於抽象人工智慧集成到人工智慧開發者工作流程的關鍵路徑中,它提供了一個有價值的機會,可以向上游擴展到用戶。這可以包括以下功能:

1. 用戶權限: 允許對特定提示或提示模板的訪問權限進行細粒度控制。

2. 群組權限: 在團隊或組織層面管理提示的訪問和使用權限。

3. 公司規則: 實施公司範圍內的提示使用政策和指南,確保一致性和合規性。

4. 提示版本控制: 允許開發者管理提示的不同版本,跟蹤變更,並在需要時回滾到先前的版本。

所有這些提示管理功能都可以與抽象人工智慧現有的基準測試功能緊密集成。這不僅允許開發者控制和管理其應用程序中使用的提示,還可以持續監控和優化這些提示在各種語言模型和算法技術上的性能和一致性。

通過擴展到提示管理,抽象人工智慧可以成為一個全面的解決方案,不僅提供對大型語言模型的高效和經濟高效的訪問,還可以幫助人工智慧開發者和組織更好地管理和優化他們的基於提示的工作流程。