שחרר את הכוח של LLMs: התגבר על אתגרי הניטור עם BaseRun

שחרר את הכוח של LLMs עם BaseRun - פלטפורמת הניטור והערכה שעוזרת לצוותים להפוך את יישומי ה-AI לייצור, להתגבר על בעיות הזיה ואתגרי ביצועים, ולשלב נתונים באופן חלק בין כלים.

14 בפברואר 2025

party-gif

שחרר את הכוח של דגמי שפה גדולים עם BaseRun, פלטפורמת ניטור והערכה מקיפה שעוזרת לצוותים להפוך את יישומי ה-AI שלהם למוצרים בפועל. גלה כיצד הפתרון מקצה לקצה של BaseRun יכול להתמודד עם האתגרים הייחודיים של בניית ושיפור מוצרים המונעים על ידי LLM, ולהעצים אותך לספק חוויות משתמש יוצאות דופן.

אתגרים בבניית יישומי LLM וכיצד BaseRun יכול לעזור

בניית ויצירת יישומי LLM (Large Language Model) מגיעה עם מערך ייחודי של אתגרים המבדילים אותה מפיתוח תוכנה מסורתי. חלק מהאתגרים העיקריים כוללים:

  1. תפוקות בלתי צפויות: LLMs יכולים לפעמים לייצר תפוקות מדומיינות או בלתי צפויות, אשר יכולות להיות קריטיות אם בונים יישומים לתחומים רגישים כמו בריאות או פיננסים. ניטור הקפדני של התוכן המיוצר הוא קריטי.

  2. עלות ושיהוי: יישומים המונעים על ידי LLM עשויים שלא להגיב במהירות כמו תוכנה מסורתית, והעלות של הרצת דגמים אלה יכולה להיות גבוהה. אופטימיזציה של ביצועים ועלויות היא אתגר מתמשך.

  3. חוסר כלים: בהשוואה לפיתוח תוכנה מסורתי, הכלים והתשתית לבניית, בדיקת ופיקוח על יישומי LLM עדיין בשלבים מוקדמים של פיתוח. שילוב של כלים ותהליכי עבודה שונים יכול להיות מכשול משמעותי.

  4. אינטראקציות משתמש בלתי צפויות: עם LLMs, קשה לחזות כיצד המשתמשים יתפעלו את היישום, מה שהופך את הניטור ההדוק של משוב והתנהגות המשתמש לקריטי.

BaseRun שואפת להתמודד עם אתגרים אלה על ידי מתן פתרון מקיף לייצור יישומי LLM. התכונות העיקריות של BaseRun כוללות:

  1. הערכה וניטור: BaseRun עוזרת לצוותים לזהות ולפתור בעיות עם תפוקות LLM, מספקת יומני פעילות מפורטים והאפשרות לבדוק ולשפר בקלות על פרומפטים.

  2. שיתוף פעולה ושילוב תהליכי עבודה: ממשק המשתמש והערכה של BaseRun מאפשרים שיתוף פעולה בין-תפקידי, מאפשרים לחברי צוות שאינם טכניים להשתתף בתהליך הניטור והשיפור.

  3. אוטומציה ושילוב: BaseRun מאוטומטת מגוון משימות, כמו שיפור פרומפטים והטמעת דגמים, ומשתלבת עם הכלים והתהליכים שהצוותים כבר משתמשים בהם.

שאלות נפוצות