대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축하고 제품화하는 것은 전통적인 소프트웨어 개발과는 다른 고유한 과제들이 있습니다. 주요 과제에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

1. 예측 불가능한 출력: LLM은 때때로 허구적이거나 예측 불가능한 출력을 생성할 수 있으며, 이는 의료 또는 금융과 같은 민감한 분야의 애플리케이션을 구축하는 경우 중요할 수 있습니다. 생성된 콘텐츠를 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다.

2. 비용 및 지연: LLM 기반 애플리케이션의 응답 속도가 전통적인 소프트웨어보다 느릴 수 있으며, 이러한 모델을 실행하는 비용이 높을 수 있습니다. 성능과 비용을 최적화하는 것은 지속적인 과제입니다.

3. 도구 부족: 전통적인 소프트웨어 개발과 비교하면, LLM 애플리케이션을 구축, 테스트 및 모니터링하기 위한 도구와 인프라가 아직 초기 단계에 있습니다. 다양한 도구와 워크플로를 통합하는 것이 중요한 장애물이 될 수 있습니다.

4. 예측 불가능한 사용자 상호 작용: LLM의 경우 사용자가 애플리케이션과 어떻게 상호 작용할지 예측하기 어려우므로, 사용자 피드백과 행동을 면밀히 모니터링하는 것이 중요합니다.

BaseRun은 이러한 과제를 해결하기 위해 LLM 애플리케이션의 제품화를 위한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다. BaseRun의 주요 기능에는 다음이 포함됩니다:

1. 평가 및 모니터링: BaseRun은 팀이 LLM 출력의 문제를 식별하고 디버깅할 수 있도록 지원하며, 자세한 로그와 프롬프트를 빠르게 테스트하고 반복할 수 있는 기능을 제공합니다.

2. 협업 및 워크플로 통합: BaseRun의 UI와 SDK를 통해 부서 간 협업이 가능하며, 비기술 팀 구성원도 모니터링 및 반복 프로세스에 참여할 수 있습니다.

3. 자동화 및 통합: BaseRun은 프롬프트 반복 및 모델 배포와 같은 다양한 작업을 자동화하고, 팀이 이미 사용하고 있는 도구 및 워크플로와 통합됩니다.