LLM(大規模言語モデル)アプリケーションの構築とプロダクション化には、従来のソフトウェア開発とは異なる固有の課題があります。主な課題には以下のようなものがあります:

1. 予測不可能な出力: LLMは時に幻想的または予測不可能な出力を生成することがあり、医療や金融などの機密性の高い分野でアプリケーションを構築する場合は重大な問題となる可能性があります。生成されるコンテンツを密接に監視することが不可欠です。

2. コストと待ち時間: LLMベースのアプリケーションは従来のソフトウェアほど迅速に応答しない可能性があり、これらのモデルを実行するコストも高くなる可能性があります。パフォーマンスとコストの最適化は継続的な課題です。

3. ツールの不足: 従来のソフトウェア開発と比べ、LLMアプリケーションの構築、テスト、監視のためのツールとインフラストラクチャはまだ開発の初期段階にあります。さまざまなツールやワークフローを統合することが大きな障壁となります。

4. 予測不可能なユーザーインタラクション: LLMでは、ユーザーがアプリケーションとどのように対話するかを予測するのが難しく、ユーザーフィードバックと行動を密接に監視することが不可欠です。

BaseRunは、これらの課題に取り組むことを目的とした、LLMアプリケーションのプロダクション化のためのエンドツーエンドソリューションを提供します。BaseRunの主な機能には以下のようなものがあります:

1. 評価と監視: BaseRunは、LLMの出力に関する問題を特定してデバッグするのに役立ち、詳細なログを提供し、プロンプトのクイックテストと反復が可能です。

2. コラボレーションとワークフロー統合: BaseRunのUIとSDKにより、非技術的なチームメンバーも監視とイテレーションプロセスに参加できる、クロスファンクショナルなコラボレーションが可能になります。

3. 自動化と統合: BaseRunは、プロンプトの反復やモデルのデプロイメントなどのさまざまなタスクを自動化し、チームが既に使用しているツールやワークフローと統合されています。

これらの課題に取り組み、包括的なプラットフォームを提供することで、BaseRunは、LLMアプリケーションのより効果的な構築、監視、反復を支援し、より速いイノベーションとより良いユーザー体験の実現を目指しています。