Vellum AI

Was ist Vellum AI?

Vellum AI ist eine umfassende Plattform zur Beschleunigung der Entwicklung und Bereitstellung von AI-Anwendungen, insbesondere solcher, die auf Large Language Models (LLMs) basieren. Sie überbrückt die Kluft zwischen technischen und nicht-technischen Teams durch eine einheitliche Umgebung für Prompt Engineering, Workflow-Orchestrierung, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung. Vellum unterstützt die Integration mehrerer AI-Modelle – Open Source, Closed Source und Self-Hosted – und ermöglicht einen effizienten Vergleich und die Optimierung der AI-Leistung. Die Low-Code-Oberfläche in Kombination mit Code-First-SDKs fördert die Zusammenarbeit funktionsübergreifender Teams und ermöglicht schnelle Iterationen und Deployments ohne häufige Komplett-Redeployments. Darüber hinaus bietet Vellum fortschrittliche Monitoring- und Observability-Tools zur Nachverfolgung von AI-Entscheidungen, Kosten und Latenz, um Zuverlässigkeit und Transparenz im Produktivbetrieb zu gewährleisten.

Hauptfunktionen

• Kollaboratives Prompt Engineering

  Visuelle und codebasierte Tools zur Definition, Bearbeitung und zum Testen von Prompts für verschiedene AI-Modelle in einer gemeinsamen Umgebung.

• Multi-Model Playground

  Nahtloser Vergleich und Wechsel zwischen verschiedenen AI-Anbietern und Modellen, einschließlich Open Source und proprietären Optionen.

• Workflow-Builder

  Erstellen Sie komplexe AI-Workflows und agentische Systeme mit einem deklarativen, typsicheren Framework über GUI und Code-Oberflächen.

• Integrierte Evaluation und Tests

  Quantitatives Testframework mit benutzerdefinierten Metriken und Testfallmanagement für eine gründliche Bewertung der AI-Leistung vor dem Deployment.

• Kontinuierliches Deployment & Monitoring

  Versionskontrolle und One-Click-Deployment mit Echtzeitüberwachung von AI-Eingaben, Ausgaben, Latenz, Kosten und Entscheidungswegen.

• Dokumentenabruf & RAG-Pipelines

  Integrierte Unterstützung für semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation mit hochgeladenen Dokumenten und Vektordatenbanken.

Anwendungsfälle

• AI-gestützte Chatbots : Erstellen, testen und deployen Sie konversationelle Agenten, die mehrere Datenquellen und Modelle für Kundensupport oder interne Tools integrieren.
• Kollaborative AI-Entwicklung : Ermöglicht funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Fachexperten und Entwicklern, gemeinsam AI-Features zu erstellen, zu bewerten und zu iterieren.
• Dokumentenanalyse & Suche : Implementieren Sie semantische Such- und Retrieval-Systeme für große Dokumentensammlungen, um Wissensdatenbanken und Q&A-Bots zu ermöglichen.
• AI-Workflow-Automatisierung : Entwerfen Sie mehrstufige AI-Workflows, die Geschäftslogik, API-Aufrufe und dynamische Prompts für komplexe Automatisierungsaufgaben kombinieren.
• Produktionsüberwachung von AI : Überwachen Sie kontinuierlich das Verhalten von AI-Systemen in der Produktion, um Probleme zu erkennen, zu debuggen und die Modellqualität sowie Kosteneffizienz zu verbessern.

Häufig gestellte Fragen