Vellum AI

¿Qué es Vellum AI?

Vellum AI es una plataforma integral diseñada para acelerar el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA, especialmente aquellas impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLMs). Facilita la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos proporcionando un entorno unificado para la ingeniería de prompts, orquestación de flujos de trabajo, evaluación y mejora continua. Vellum permite la integración con múltiples modelos de IA—de código abierto, cerrado y autoalojados—permitiendo comparar y optimizar el rendimiento de la IA eficientemente. Su interfaz low-code, combinada con SDKs orientados a código, facilita la colaboración entre equipos multifuncionales, permitiendo una rápida iteración y despliegue sin necesidad de redeploys completos frecuentes. Además, Vellum ofrece herramientas avanzadas de monitorización y observabilidad para rastrear decisiones, costes y latencia de la IA, asegurando fiabilidad y transparencia en producción.

Características Principales

• Ingeniería Colaborativa de Prompts

  Herramientas visuales y basadas en código para definir, editar y probar prompts en múltiples modelos de IA dentro de un entorno compartido.

• Zona de Pruebas Multi-Modelo

  Compare y cambie fácilmente entre diferentes proveedores y modelos de IA, incluyendo opciones de código abierto y propietario.

• Constructor de Workflows

  Cree flujos de trabajo de IA complejos y sistemas agenticos usando un marco declarativo y tipado, con interfaces tanto gráficas como de código.

• Evaluación y Pruebas Integradas

  Marco de pruebas cuantitativas con métricas personalizadas y gestión de casos de prueba para evaluar rigurosamente el rendimiento de la IA antes del despliegue.

• Despliegue Continuo y Monitorización

  Control de versiones y despliegue con un solo clic, junto con monitorización en tiempo real de entradas, salidas, latencia, costes y trazabilidad de decisiones de la IA.

• Recuperación de Documentos y Pipelines RAG

  Soporte integrado para búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación usando documentos subidos y bases de datos vectoriales.

Casos de Uso

• Chatbots Potenciados por IA : Cree, pruebe y despliegue agentes conversacionales que integran múltiples fuentes de datos y modelos para soporte al cliente o herramientas internas.
• Desarrollo Colaborativo de IA : Permite que equipos multifuncionales, incluyendo expertos en la materia e ingenieros, co-creen, evalúen e iteren características de IA.
• Análisis y Búsqueda de Documentos : Implemente sistemas de búsqueda semántica y recuperación sobre grandes colecciones de documentos para potenciar bases de conocimiento y bots de preguntas y respuestas.
• Automatización de Workflows de IA : Diseñe flujos de trabajo de IA de varios pasos combinando lógica de negocio, llamadas a APIs y prompts dinámicos para tareas complejas de automatización.
• Monitorización de IA en Producción : Observe continuamente el comportamiento del sistema de IA en producción para detectar problemas, depurar y mejorar la calidad y eficiencia de los modelos.

Preguntas Frecuentes