Desenvolvedor es de IA, tanto em empresas de produtos de IA quanto em grandes organizações que implementam IA internamente, enfrentam vários problemas-chave que levam a um uso subótimo de modelos de linguagem de grande porte (LLMs):

1. Pagando demais por LLMs de ponta: Muitos desenvolvedores simplesmente estão usando os modelos LLM mais avançados e caros (por exemplo, GPT-4) sem considerar alternativas mais baratas que podem ser suficientes para seus casos de uso.

2. Risco de plataforma: Ao depender de um único provedor de nuvem e ecossistema LLM (por exemplo, OpenAI), os desenvolvedores estão expostos aos riscos de mudanças de política, atualizações de modelos e possíveis aumentos de custos pela plataforma.

3. Uso desnecessário de modelos de ponta: Para 90-95% dos prompts e casos de uso, os modelos de ponta mais avançados e caros são excessivos, mas os desenvolvedores ainda os estão usando devido à falta de alternativas.

4. Subutilização de técnicas algorítmicas: Os desenvolvedores não estão aproveitando os avanços recentes em técnicas de LLM, como cadeia de pensamento, mistura de agentes e outros métodos que podem melhorar significativamente a qualidade e a eficiência.

5. Falta de flexibilidade e personalização: Os desenvolvedores estão limitados aos modelos e recursos fornecidos por uma única plataforma, sem a capacidade de integrar e otimizar facilmente vários LLMs e técnicas.

A Abstract AI é uma substituição de API única e plug-and-play que se conecta a vários modelos de linguagem de grande porte, desde modelos de ponta de código fechado até modelos de código aberto e até mesmo locais. Suas principais características são:

• Custos e latência otimizados: A Abstract AI usa um algoritmo de roteamento, como o RLLM, para determinar o modelo mais rápido, mais barato e de maior qualidade para cada prompt, alcançando até 90% da qualidade do GPT-4 com uma redução de custo de 80%.
• Respostas consistentes e de alta qualidade: A Abstract AI inclui benchmarking interno para otimizar a consistência e a qualidade das respostas, personalizável para casos de uso específicos.
• Cache: A Abstract AI aproveita o cache para otimizar ainda mais a velocidade, o custo e a consistência, retornando respostas armazenadas em cache para prompts repetidos.
• Flexibilidade e redução do risco da plataforma: Ao se conectar a uma variedade de modelos de linguagem, a Abstract AI reduz a dependência do desenvolvedor em relação a uma única plataforma ou modelo, mitigando o risco da plataforma.
• Desbloqueios algorítmicos: A Abstract AI pode adicionar técnicas avançadas como Cadeia de Pensamento e Mistura de Agentes sobre os modelos de linguagem subjacentes, melhorando ainda mais a qualidade.
• Integração de modelos locais: A Abstract AI pode integrar pequenos modelos locais, permitindo respostas de baixo custo e alta segurança para muitos prompts dentro de uma organização.

A Abstract AI usa uma combinação de técnicas para fornecer uma experiência perfeita e otimizada de modelos de linguagem de grande porte (LLM) para desenvolvedores:

1. Roteamento com Route LLM: A Abstract AI aproveita o algoritmo Route LLM para determinar o LLM mais apropriado para cada prompt. Isso lhe permite selecionar o modelo mais rápido, mais barato e de maior qualidade com base nos requisitos específicos do prompt.

2. Melhorias algorítmicas: A Abstract AI incorpora técnicas avançadas como Cadeia de Pensamento e Mistura de Agentes para melhorar a qualidade das respostas, mesmo quando usando LLMs menores ou de código aberto.

3. Terceirização para modelos de ponta: Para prompts que exigem capacidades mais sofisticadas, a Abstract AI pode terceirizar de forma transparente para LLMs maiores e de código fechado, como o GPT-4, mantendo ainda assim as otimizações de custo e latência.

4. Benchmarking e personalização: A Abstract AI inclui recursos de benchmarking internos, permitindo que os desenvolvedores personalizem as métricas de consistência e qualidade das respostas para seus casos de uso específicos.

5. Cache: Para otimizar ainda mais a velocidade, o custo e a consistência, a Abstract AI aproveita o cache para atender a prompts repetidos sem a necessidade de acessar o LLM novamente.

A consistência e a qualidade são os dois fatores mais importantes para os desenvolvedores de IA na escolha de um modelo de linguagem de grande porte para construir seus aplicativos. A Abstract AI aborda essas preocupações, fornecendo uma substituição de API única e plug-and-play que se conecta a vários modelos de linguagem, tanto de código fechado quanto de código aberto.

A Abstract AI usa um algoritmo de roteamento, como o Rout-LLM, para determinar o modelo de linguagem e as técnicas algorítmicas ideais a serem usados para cada prompt individual. Isso garante que as respostas sejam consistentemente de alta qualidade, ao mesmo tempo em que otimiza a velocidade e o custo.

Os recursos de benchmarking internos da Abstract AI permitem que os desenvolvedores personalizem os benchmarks para seus casos de uso específicos, garantindo que as respostas atendam aos seus padrões de qualidade. Além disso, a funcionalidade de cache ajuda a melhorar ainda mais a consistência, a velocidade e o custo, servindo respostas armazenadas em cache para prompts repetidos.

Ao abordar as principais preocupações de consistência e qualidade, a Abstract AI capacita os desenvolvedores de IA a se concentrarem na construção de seus aplicativos, em vez de se preocuparem com os modelos de linguagem subjacentes e as técnicas de otimização.

A visão mais ampla da Abstract AI vai além de sua funcionalidade principal como uma substituição de API plug-and-play para modelos de linguagem de grande porte. Uma área promissora de expansão é o gerenciamento de prompts.

Como a Abstract AI está integrada ao caminho crítico do fluxo de trabalho de um desenvolvedor de IA, ela apresenta uma oportunidade valiosa de se expandir a montante em direção ao usuário. Isso pode incluir recursos como:

1. Permissões de usuário: Permitir o controle detalhado sobre quais usuários ou grupos têm acesso a prompts ou modelos de prompt específicos.

2. Permissões de grupo: Permitir o gerenciamento do acesso e do uso de prompts no nível da equipe ou da organização.

3. Regras da empresa: Implementar políticas e diretrizes em toda a empresa para o uso de prompts, garantindo consistência e conformidade.

4. Versionamento de prompts: Permitir que os desenvolvedores gerenciem diferentes versões de prompts, rastreiem alterações e revertam para iterações anteriores, conforme necessário.

Todos esses recursos de gerenciamento de prompts podem ser integrados de forma estreita com os recursos de benchmarking existentes da Abstract AI. Isso permite que os desenvolvedores não apenas controlem e governem os prompts usados em seus aplicativos, mas também monitorem e otimizem continuamente o desempenho e a consistência desses prompts em todo o conjunto de modelos de linguagem e técnicas algorítmicas empregadas pela plataforma.

Ao se expandir para o gerenciamento de prompts, a Abstract AI pode se tornar uma solução abrangente que não apenas fornece acesso eficiente e econômico a modelos de linguagem de grande porte, mas também ajuda os desenvolvedores de IA e as organizações a gerenciar e otimizar melhor seus fluxos de trabalho orientados a prompts.