Vellum AI

Qu'est-ce que Vellum AI ?

Vellum AI est une plateforme complète conçue pour accélérer le développement et le déploiement d'applications IA, en particulier celles propulsées par des grands modèles de langage (LLM). Elle comble le fossé entre équipes techniques et non techniques en offrant un environnement unifié pour l'ingénierie des prompts, l'orchestration des workflows, l'évaluation et l'amélioration continue. Vellum prend en charge l'intégration de plusieurs modèles d'IA — open source, propriétaires et auto-hébergés — permettant aux utilisateurs de comparer et d'optimiser les performances IA efficacement. Son interface low-code, combinée aux SDK orientés code, facilite la collaboration entre équipes pluridisciplinaires, permettant une itération et un déploiement rapides sans redéploiements complets fréquents. De plus, Vellum propose des outils avancés de supervision et d'observabilité pour suivre les décisions, coûts et latence de l'IA, assurant fiabilité et transparence en production.

Fonctionnalités clés

• Ingénierie collaborative des prompts

  Outils visuels et basés sur le code pour définir, éditer et tester des prompts sur plusieurs modèles d'IA dans un environnement partagé.

• Aire de jeu multi-modèles

  Comparez et basculez facilement entre différents fournisseurs et modèles d'IA, y compris des options open source et propriétaires.

• Constructeur de workflows

  Créez des workflows IA complexes et des systèmes agentiques à l'aide d'un framework déclaratif et typé, avec des interfaces GUI et code.

• Évaluation et tests intégrés

  Cadre de test quantitatif avec des métriques personnalisées et gestion des cas de test pour évaluer rigoureusement la performance de l'IA avant le déploiement.

• Déploiement continu et supervision

  Contrôle de version et déploiement en un clic avec supervision en temps réel des entrées, sorties, latence, coûts et traces de décision de l'IA.

• Recherche documentaire et pipelines RAG

  Prise en charge intégrée de la recherche sémantique et de la génération augmentée par récupération à partir de documents téléchargés et de bases de données vectorielles.

Cas d'utilisation

• Chatbots alimentés par l'IA : Construisez, testez et déployez des agents conversationnels intégrant plusieurs sources de données et modèles pour le support client ou des outils internes.
• Développement IA collaboratif : Permettez aux équipes pluridisciplinaires, y compris les experts métier et les ingénieurs, de co-créer, évaluer et itérer les fonctionnalités IA.
• Analyse et recherche documentaire : Implémentez des systèmes de recherche sémantique et de récupération sur de grandes collections de documents pour alimenter des bases de connaissances et des bots de questions/réponses.
• Automatisation des workflows IA : Concevez des workflows IA multi-étapes combinant logique métier, appels API et prompts dynamiques pour des tâches d'automatisation complexes.
• Supervision de l'IA en production : Observez en continu le comportement du système IA en production pour détecter les problèmes, déboguer et améliorer la qualité et l'efficacité des modèles.

FAQ