A construção e a produção de aplicativos de LLM (Large Language Model) vêm com um conjunto único de desafios que diferem do desenvolvimento de software tradicional. Alguns dos principais desafios incluem:

1. Saídas Imprevisíveis: Os LLMs às vezes podem gerar saídas alucinadas ou imprevisíveis, o que pode ser crítico se você estiver construindo aplicativos para domínios sensíveis como saúde ou finanças. Monitorar de perto o conteúdo sendo gerado é crucial.

2. Custo e Latência: Os aplicativos alimentados por LLM podem não responder tão rapidamente quanto o software tradicional, e o custo de executar esses modelos pode ser alto. Otimizar o desempenho e o custo é um desafio constante.

3. Falta de Ferramentas: Em comparação com o desenvolvimento de software tradicional, as ferramentas e a infraestrutura para construir, testar e monitorar aplicativos LLM ainda estão em estágio inicial de desenvolvimento. Integrar diferentes ferramentas e fluxos de trabalho pode ser um obstáculo significativo.

4. Interações Imprevisíveis do Usuário: Com os LLMs, é difícil antecipar como os usuários interagirão com o aplicativo, tornando crucial monitorar de perto o feedback e o comportamento do usuário.

O BaseRun visa abordar esses desafios, fornecendo uma solução end-to-end para a produção de aplicativos LLM. Os principais recursos do BaseRun incluem:

1. Avaliação e Monitoramento: O BaseRun ajuda as equipes a identificar e depurar problemas com as saídas do LLM, fornecendo logs detalhados e a capacidade de testar e iterar rapidamente em prompts.

2. Colaboração e Integração de Fluxo de Trabalho: A interface do usuário e o SDK do BaseRun permitem a colaboração entre equipes, permitindo que membros não técnicos participem do processo de monitoramento e iteração.

3. Automação e Integração: O BaseRun automatiza várias tarefas, como iteração de prompt e implantação de modelos, e se integra às ferramentas e fluxos de trabalho que as equipes já estão usando.

O BaseRun é projetado para ser uma solução end-to-end para monitorar, testar e avaliar aplicativos de IA. A plataforma visa abordar os desafios únicos que vêm com a construção e a iteração de aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM).

Algumas das principais características do BaseRun que ajudam a integrá-lo ao fluxo de desenvolvimento incluem:

1. Avaliação e Feedback: O BaseRun pode destacar interações problemáticas, coletar feedback do usuário e fornecer logs detalhados do fluxo de aplicativo end-to-end. Isso permite que as equipes identifiquem e diagnostiquem problemas rapidamente.

2. Prompt Playground: Com um clique, os usuários podem copiar o prompt que levou a uma saída problemática e testá-lo no prompt playground do BaseRun. Isso facilita a experimentação com engenharia de prompt e a validação de alterações.

3. Testes e Implantação: O BaseRun oferece um recurso de teste para executar novas iterações por meio de uma série de casos de teste, fornecendo confiança de que as alterações terão um impacto positivo. As equipes podem então implantar atualizações em produção com um clique.

4. Ferramentas de Colaboração: A interface do usuário do BaseRun é projetada para permitir a colaboração entre membros técnicos e não técnicos da equipe. Isso permite que gerentes de produto, equipes de QA e outros participem do processo de monitoramento e iteração, em vez de depender apenas de engenheiros.

5. Fluxos de Trabalho Integrados: Fornecendo SDKs e ferramentas de interface do usuário, o BaseRun visa simplificar todo o fluxo de trabalho, do monitoramento à experimentação à implantação. Isso ajuda a evitar o desafio comum de ferramentas e pipelines de dados desconectados.

O BaseRun é projetado para unir técnicos e não técnicos quando se trata de monitorar e iterar em aplicativos LLM. A plataforma enfatiza a colaboração como um diferencial-chave em relação a outras soluções de monitoramento.

Um dos recursos principais do BaseRun é sua capacidade de reunir diferentes partes interessadas, de engenheiros a gerentes de produto e equipes de QA. A plataforma permite que usuários não técnicos monitorem de perto as saídas e interações do aplicativo LLM, fornecendo feedback e sinalizando problemas. Essas informações são então integradas perfeitamente ao fluxo de trabalho, permitindo que os engenheiros identifiquem e resolvam problemas rapidamente.

Os recursos de colaboração do BaseRun vão além da simples troca de dados. A plataforma fornece ferramentas que facilitam a tomada de decisões conjunta e a iteração. Por exemplo, os engenheiros podem facilmente compartilhar prompts e casos de teste com a equipe, permitindo que usuários não técnicos forneçam feedback e validem as alterações antes da implantação.

Além disso, o BaseRun visa automatizar vários aspectos do processo de iteração, como ajuste de prompt e ajuste fino de modelos. Isso ajuda a simplificar o fluxo de trabalho e reduzir o tempo necessário para fazer melhorias no aplicativo LLM, impulsionando uma inovação mais rápida.

À medida que o mercado e o cenário tecnológico evoluem, o foco do BaseRun em 2024 será em várias áreas-chave:

1. Adaptação a Modelos de Código Aberto: Com a crescente adoção de modelos de linguagem de código aberto como o GPT-4, o BaseRun visa expandir suas capacidades para dar suporte à integração e ao monitoramento desses modelos. A equipe está trabalhando no desenvolvimento de recursos que ajudarão as equipes a incorporar e gerenciar modelos de código aberto em seus aplicativos de forma tranquila.

2. Aprimoramento dos Recursos de Colaboração: Reconhecendo a importância das partes interessadas não técnicas no desenvolvimento e monitoramento de aplicativos de IA, o BaseRun dará grande ênfase ao aprimoramento de seus recursos de colaboração. O objetivo é criar uma experiência mais fluida, onde funções técnicas e não técnicas possam trabalhar juntas de maneira eficaz, compartilhando insights e impulsionando o processo de iteração.

3. Automação e Aceleração da Iteração: Para simplificar ainda mais o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de IA, o BaseRun se concentrará na automação de processos-chave. Isso inclui a automação do processo de iteração de prompt, bem como os fluxos de trabalho de financiamento e implantação geral. Ao reduzir o esforço manual, as equipes podem iterar mais rapidamente e com maior confiança.

4. Expansão para Grandes Empresas: Embora o BaseRun tenha encontrado sucesso com startups em estágio inicial, a equipe reconhece o crescente interesse de grandes empresas em construir aplicativos de IA mais complexos. No próximo ano, o BaseRun buscará atender melhor às necessidades de empresas de médio e grande porte, aproveitando sua expertise em colaboração e integração de usuários não técnicos.

5. Inovação Contínua do Produto: Reconhecendo o cenário em rápida evolução, o BaseRun permanecerá ágil e responsivo às necessidades em constante mudança de seus clientes. A equipe continuará a coletar feedback, identificar novos pontos de dor e inovar suas ofertas de produtos para se destacar da concorrência e fornecer a melhor solução possível para equipes que constroem e implantam aplicativos de IA.

Vejo a ideia como o momento inicial que te leva ao Y Combinator ou garante seu round de seed. A ideia é tão importante nessas fases iniciais. Mas no dia a dia, durante a execução, é muito mais sobre a execução. Em um cenário tão competitivo, o que te destaca é tudo sobre a execução.

No entanto, eu diria que ambos são fatores importantes. Ao executar, você precisa se manter fiel à visão em que acredita e, em seguida, responder ao que os usuários estão pedindo. Você precisa ter um equilíbrio entre os dois.

No longo prazo, acho que a execução desempenha um papel mais importante. A execução é o que leva a retornos de longo prazo. A ideia pode mudar, mas sua capacidade de executar consistentemente é o que realmente importa.