Xây dựng và sản xuất các ứng dụng LLM (Large Language Model) đi kèm với một tập hợp các thách thức độc đáo khác với phát triển phần mềm truyền thống. Một số thách thức chính bao gồm:

1. Đầu ra không thể đoán trước: LLM có thể đôi khi tạo ra các đầu ra bị ảo hoặc không thể đoán trước, điều này có thể rất quan trọng nếu xây dựng các ứng dụng cho các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính. Theo dõi chặt chẽ nội dung được tạo ra là rất quan trọng.

2. Chi phí và độ trễ: Các ứng dụng được cung cấp bởi LLM có thể không phản hồi nhanh như phần mềm truyền thống, và chi phí vận hành các mô hình này có thể cao. Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí là một thách thức liên tục.

3. Thiếu công cụ: So với phát triển phần mềm truyền thống, các công cụ và cơ sở hạ tầng để xây dựng, kiểm tra và theo dõi các ứng dụng LLM vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển. Tích hợp các công cụ và quy trình làm việc khác nhau có thể là một rào cản đáng kể.

4. Tương tác người dùng không thể đoán trước: Với LLM, rất khó để dự đoán cách người dùng sẽ tương tác với ứng dụng, điều này khiến việc theo dõi phản hồi và hành vi của người dùng trở nên vô cùng quan trọng.

BaseRun nhằm giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp một giải pháp toàn diện để sản xuất các ứng dụng LLM. Các tính năng chính của BaseRun bao gồm:

1. Đánh giá và theo dõi: BaseRun giúp các nhóm xác định và gỡ lỗi các vấn đề với đầu ra của LLM, cung cấp nhật ký chi tiết và khả năng nhanh chóng kiểm tra và lặp lại các lời nhắc.

2. Hợp tác và tích hợp quy trình làm việc: Giao diện người dùng và SDK của BaseRun cho phép hợp tác liên chức năng, cho phép các thành viên không thuộc kỹ thuật tham gia vào quá trình theo dõi và lặp lại.

3. Tự động hóa và tích hợp: BaseRun tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như lặp lại lời nhắc và triển khai mô hình, và tích hợp với các công cụ và quy trình làm việc mà các nhóm đang sử dụng.

BaseRun được thiết kế để là một giải pháp toàn diện cho việc theo dõi, kiểm tra và đánh giá các ứng dụng AI. Nền tảng này nhằm giải quyết những thách thức độc đáo khi xây dựng và lặp lại các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Một số tính năng chính của BaseRun giúp tích hợp nó vào quy trình phát triển bao gồm:

1. Đánh giá và phản hồi: BaseRun có thể nêu bật các tương tác có vấn đề, thu thập phản hồi của người dùng và cung cấp nhật ký chi tiết về luồng ứng dụng từ đầu đến cuối. Điều này cho phép các nhóm nhanh chóng xác định và chẩn đoán các vấn đề.

2. Sân chơi lời nhắc: Chỉ với một cú nhấp chuột, người dùng có thể sao chép lời nhắc dẫn đến một đầu ra có vấn đề và kiểm tra nó trong sân chơi lời nhắc của BaseRun. Điều này làm cho việc thử nghiệm kỹ thuật lời nhắc và xác nhận các thay đổi trở nên dễ dàng hơn.

3. Kiểm tra và triển khai: BaseRun cung cấp một tính năng kiểm tra để chạy các lần lặp lại mới thông qua một loạt các trường hợp kiểm tra, cung cấp sự tự tin rằng các thay đổi sẽ có tác động tích cực. Các nhóm sau đó có thể triển khai các bản cập nhật vào sản xuất với một cú nhấp chuột.

4. Công cụ hợp tác: Giao diện người dùng của BaseRun được thiết kế để cho phép hợp tác giữa các thành viên kỹ thuật và không kỹ thuật. Điều này cho phép các PM, QA và những người khác tham gia vào quá trình theo dõi và lặp lại, thay vì chỉ dựa vào các kỹ sư.

5. Quy trình làm việc tích hợp: Bằng cách cung cấp các SDK và công cụ giao diện người dùng, BaseRun nhằm mục đích đơn giản hóa toàn bộ quy trình làm việc, từ theo dõi đến thử nghiệm đến triển khai. Điều này giúp tránh được thách thức phổ biến về các công cụ khác nhau và các đường ống dữ liệu không liên kết.

Mục tiêu của BaseRun là giúp các nhóm sản xuất các ứng dụng AI một cách hiệu quả hơn, từ việc xác định các vấn đề đến việc thực hiện các bản cập nhật đáng tin cậy. Sự tập trung của nền tảng vào tích hợp toàn diện và các quy trình làm việc hợp tác khiến nó nổi bật trong thị trường ngày càng lớn của các công cụ theo dõi và quan sát AI.

BaseRun được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa các nhóm kỹ thuật và không kỹ thuật khi theo dõi và lặp lại các ứng dụng LLM. Nền tảng này nhấn mạnh vào hợp tác như một yếu tố khác biệt chính so với các giải pháp theo dõi khác.

Một trong những tính năng cốt lõi của BaseRun là khả năng kết hợp các bên liên quan khác nhau, từ kỹ sư đến quản lý sản phẩm và các nhóm kiểm tra chất lượng. Nền tảng cho phép người dùng không thuộc kỹ thuật theo dõi chặt chẽ các đầu ra và tương tác của ứng dụng LLM, cung cấp phản hồi và đánh dấu các vấn đề. Thông tin này sau đó được tích hợp một cách liền mạch vào quy trình làm việc, cho phép các kỹ sư nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề.

Các tính năng hợp tác của BaseRun vượt xa việc chỉ chia sẻ dữ liệu. Nền tảng cung cấp các công cụ tạo điều kiện cho việc ra quyết định chung và lặp lại. Ví dụ, các kỹ sư có thể dễ dàng chia sẻ các lời nhắc và trường hợp kiểm tra với cả nhóm, cho phép người dùng không thuộc kỹ thuật cung cấp đầu vào và xác nhận các thay đổi trước khi triển khai.

Hơn nữa, BaseRun nhằm mục đích tự động hóa các khía cạnh khác nhau của quá trình lặp lại, chẳng hạn như điều chỉnh lời nhắc và tinh chỉnh mô hình. Điều này giúp đơn giản hóa quy trình làm việc và giảm thời gian cần thiết để thực hiện các cải tiến cho ứng dụng LLM, cuối cùng thúc đẩy sự đổi mới nhanh hơn.

Bằng cách tập trung vào hợp tác và tự động hóa, BaseRun nhằm trao quyền cho cả các nhóm kỹ thuật và không kỹ thuật để làm việc hiệu quả hơn cùng nhau, dẫn đến các ứng dụng LLM có hiệu suất tốt hơn và đáng tin cậy hơn.

Khi thị trường và bối cảnh công nghệ phát triển, trọng tâm của BaseRun vào năm 2024 sẽ tập trung vào một số lĩnh vực chính sau:

1. Thích ứng với các mô hình nguồn mở: Với sự gia tăng việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ nguồn mở như GPT-4, BaseRun nhằm mục đích mở rộng khả năng của mình để hỗ trợ tích hợp và theo dõi các mô hình này. Nhóm đang làm việc để phát triển các tính năng sẽ giúp các nhóm dễ dàng kết hợp và quản lý các mô hình nguồn mở trong các ứng dụng của họ.

2. Nâng cao các tính năng hợp tác: Nhận ra tầm quan trọng của các bên liên quan không thuộc kỹ thuật trong việc phát triển và theo dõi các ứng dụng AI, BaseRun sẽ đặt trọng tâm mạnh mẽ vào việc cải thiện các tính năng hợp tác của mình. Mục tiêu là tạo ra một trải nghiệm liền mạch hơn nơi cả vai trò kỹ thuật và không kỹ thuật có thể làm việc hiệu quả cùng nhau, chia sẻ thông tin và thúc đẩy quá trình lặp lại.

3. Tự động hóa và tăng tốc lặp lại: Để tiếp tục đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI, BaseRun sẽ tập trung vào việc tự động hóa các quy trình chính. Điều này bao gồm tự động hóa quá trình lặp lại lời nhắc, cũng như các quy trình tài trợ và triển khai tổng thể. Bằng cách giảm nỗ lực thủ công, các nhóm có thể lặp lại nhanh hơn và với sự tự tin lớn hơn.

4. Mở rộng sang các doanh nghiệp lớn hơn: Trong khi BaseRun đã gặt hái thành công với các công ty khởi nghiệp ở giai đoạn đầu, nhóm nhận thấy sự quan tâm ngày càng tăng từ các doanh nghiệp lớn hơn trong việc xây dựng các ứng dụng AI phức tạp hơn. Trong năm tới, BaseRun sẽ nhằm mục đích phục vụ tốt hơn nhu cầu của các công ty vừa và lớn, khai thác chuyên môn của mình trong hợp tác và tích hợp người dùng không thuộc kỹ thuật.

5. Đổi mới sản phẩm liên tục: Nhận ra bối cảnh đang phát triển nhanh chóng, BaseRun sẽ vẫn linh hoạt và phản ứng với những thay đổi trong nhu cầu của khách hàng. Nhóm sẽ tiếp tục thu thập phản hồi, xác định các điểm đau mới và đổi mới các sản phẩm của mình để dẫn đầu cạnh tranh và cung cấp giải pháp tốt nhất có thể cho các nhóm xây dựng và triển khai các ứng dụng AI.

Bằng cách tập trung vào những lĩnh vực chính này, BaseRun nhằm mục đích phân biệt mình trên thị trường và cung cấp một giải pháp toàn diện, từ đầu đến cuối, giúp các nhóm thành công trong việc sản xuất và theo dõi các ứng dụng AI, bất kể kích thước hay chuyên môn kỹ thuật của họ.

Tôi thấy ý tưởng là khoảnh khắc ban đầu giúp bạn vào Y Combinator hoặc bảo đảm vòng gọi vốn ban đầu của bạn. Ý tưởng rất quan trọng trong những giai đoạn đầu đó. Nhưng hàng ngày, khi bạn thực hiện, nó nhiều hơn về việc thực hiện. Trong một bối cảnh cạnh tranh như vậ