Vellum AI

Что такое Vellum AI?

Vellum AI — это комплексная платформа для ускорения разработки и внедрения AI-приложений, особенно на базе больших языковых моделей (LLM). Она объединяет технические и нетехнические команды в единой среде для работы с подсказками, оркестрации процессов, оценки и постоянного совершенствования. Vellum поддерживает интеграцию с различными AI-моделями — open source, закрытыми и self-hosted, что позволяет сравнивать и оптимизировать производительность AI. Интерфейс low-code и SDK для разработчиков способствуют быстрой совместной работе и внедрению без необходимости частых полных деплоев. Кроме того, Vellum предоставляет инструменты мониторинга и анализа для отслеживания решений, затрат и задержек AI, обеспечивая надежность и прозрачность в продакшене.

Ключевые функции

• Совместная разработка подсказок

  Визуальные и кодовые инструменты для определения, редактирования и тестирования подсказок (prompts) для различных AI-моделей в общем рабочем пространстве.

• Песочница для мульти-моделей

  Легко сравнивайте и переключайтесь между различными AI-провайдерами и моделями, включая open source и проприетарные решения.

• Конструктор рабочих процессов (Workflow Builder)

  Создавайте сложные AI-воркфлоу и агентные (агентные) системы с помощью декларативного, типобезопасного фреймворка через графический интерфейс или код.

• Интегрированное тестирование и оценка

  Количественная система тестирования с настраиваемыми метриками и управлением тест-кейсами для строгой оценки AI до внедрения.

• Непрерывный деплоймент и мониторинг

  Контроль версий и деплой в один клик с мониторингом входных/выходных данных, задержек, стоимости и трассировки решений AI в реальном времени.

• Извлечение документов и RAG-пайплайны

  Встроенная поддержка семантического поиска и генерации с привлечением внешних данных (retrieval-augmented generation) с помощью загруженных документов и векторных баз данных.

Варианты использования

• AI-чат-боты : Создавайте, тестируйте и внедряйте разговорных агентов (агентов), которые интегрируют различные источники данных и модели для поддержки клиентов или внутренних инструментов.
• Совместная AI-разработка : Позволяет кросс-функциональным командам, включая экспертов и инженеров, совместно создавать, оценивать и совершенствовать AI-функции.
• Анализ и поиск документов : Реализуйте семантический поиск и системы извлечения знаний по большим коллекциям документов для баз знаний и Q&A-ботов.
• Автоматизация AI-процессов : Проектируйте многошаговые AI-воркфлоу, объединяя бизнес-логику, API-запросы и динамические подсказки для сложной автоматизации.
• Мониторинг AI в продакшене : Постоянно отслеживайте поведение AI-системы в продакшене для выявления проблем, отладки и повышения качества и эффективности моделей.

Часто задаваемые вопросы