构建和生产化 LLM (大型语言模型) 应用程序带来了一系列独特的挑战,这些挑战与传统软件开发有所不同。一些关键挑战包括:

1. 不可预测的输出: LLM 有时会生成虚构或不可预测的输出,这在为医疗保健或金融等敏感领域构建应用程序时可能会很关键。密切监控所生成的内容至关重要。

2. 成本和延迟: LLM 驱动的应用程序响应速度可能不如传统软件,运行这些模型的成本也可能很高。优化性能和成本是一个持续的挑战。

3. 缺乏工具: 与传统软件开发相比,用于构建、测试和监控 LLM 应用程序的工具和基础设施仍处于早期发展阶段。整合不同的工具和工作流程可能是一个重大障碍。

4. 不可预测的用户交互: 使用 LLM,很难预测用户将如何与应用程序交互,这使得密切监控用户反馈和行为至关重要。

BaseRun 旨在通过提供一个用于生产化 LLM 应用程序的端到端解决方案来解决这些挑战。BaseRun 的主要功能包括:

1. 评估和监控: BaseRun 帮助团队识别和调试 LLM 输出中的问题,提供详细的日志记录,并能够快速测试和迭代提示。

2. 协作和工作流集成: BaseRun 的 UI 和 SDK 支持跨职能团队协作,允许非技术团队成员参与监控和迭代过程。

3. 自动化和集成: BaseRun 自动执行各种任务,如提示迭代和模型部署,并与团队已在使用的工具和工作流程集成。

通过解决这些挑战并提供一个全面的平台,BaseRun 旨在帮助团队更有效地构建、监控和迭代他们的 LLM 应用程序,从而推动更快的创新和更好的用户体验。

BaseRun 旨在成为监控、测试和评估 AI 应用程序的端到端解决方案。该平台旨在解决构建和迭代大型语言模型 (LLM) 应用程序所面临的独特挑战。

BaseRun 帮助将其集成到开发工作流程中的一些关键功能包括:

1. 评估和反馈: BaseRun 可以突出问题交互,收集用户反馈,并提供端到端应用程序流程的详细日志。这使团队能够快速识别和诊断问题。

2. 提示游乐场: 用户只需单击一下,就可以复制导致问题输出的提示,并在 BaseRun 的提示游乐场中进行测试。这使得进行提示工程和验证更改变得更加容易。

3. 测试和部署: BaseRun 提供了一个测试功能,可以通过一套测试用例运行新的迭代,从而增加更改将产生积极影响的信心。团队然后可以使用一键部署将更新部署到生产环境。

4. 协作工具: BaseRun 的 UI 旨在促进技术和非技术团队成员之间的协作。这允许产品经理、质量保证人员和其他人参与监控和迭代过程,而不仅仅依赖于工程师。

5. 集成工作流: 通过提供 SDK 和 UI 工具,BaseRun 旨在简化整个工作流程,从监控到实验到部署。这有助于避免常见的分散工具和断开的数据管道的挑战。

BaseRun 的目标是帮助团队更有效地生产化他们的 AI 应用程序,从识别问题到自信地进行更新。该平台在端到端集成和协作工作流方面的重点使其在不断增长的 AI 监控和可观察性工具市场中脱颖而出。

BaseRun 旨在弥合技术和非技术团队在监控和迭代 LLM 应用程序方面的差距。该平台强调协作作为其与其他监控解决方案的关键差异。

BaseRun 的核心功能之一是能够将不同的利益相关方,从工程师到产品经理和质量保证团队,聚集在一起。该平台允许非技术用户密切监控 LLM 应用程序的输出和交互,提供反馈并标记问题。这些信息然后无缝地集成到工作流程中,使工程师能够快速识别和解决问题。

BaseRun 的协作功能不仅仅局限于数据共享。该平台提供了促进联合决策和迭代的工具。例如,工程师可以轻松地与更广泛的团队分享提示和测试用例,允许非技术用户在部署之前提供输入并验证更改。

此外,BaseRun 旨在自动执行提示调整和模型微调等各种迭代过程的各个方面。这有助于简化工作流程,缩短对 LLM 应用程序进行改进所需的时间,从而推动更快的创新。

通过专注于协作和自动化,BaseRun 旨在使技术和非技术团队能够更有效地共同工作,从而产生更出色、更可靠的 LLM 应用程序。

随着市场和技术格局的发展,BaseRun 在 2024 年的重点将集中在几个关键领域:

1. 适应开源模型: 随着开源语言模型如 GPT-4 的日益普及,BaseRun 旨在扩展其功能,以支持这些模型的集成和监控。团队正在开发功能,帮助团队在他们的应用程序中无缝地整合和管理开源模型。

2. 增强协作功能: 认识到非技术利益相关方在 AI 应用程序的开发和监控中的重要性,BaseRun 将高度重视改善其协作功能。目标是创造一个更无缝的体验,让技术和非技术角色能够更有效地共同工作,分享见解并推动迭代过程。

3. 自动化和迭代加速: 为了进一步简化 AI 应用程序的开发和部署,BaseRun 将专注于自动化关键流程。这包括自动化提示迭代过程,以及整体资金和部署工作流程。通过减少手动工作,团队可以更快地进行迭代,并具有更大的信心。

4. 扩展到更大的企业: 虽然 BaseRun 已经在初创公司中取得了成功,但团队认识到中型和大型企业在构建更复杂的 AI 驱动应用程序方面的日益兴趣。在未来一年,BaseRun 将努力更好地满足中型和大型公司的需求,利用其在协作和非技术用户集成方面的专业知识。

5. 持续的产品创新: 认识到快速发展的格局,BaseRun 将保持敏捷和响应客户不断变化的需求。团队将继续收集反馈,识别新的痛点,并创新其产品供应,以保持竞争优势并为构建和部署 AI 应用程序的团队提供最佳解决方案。

通过专注于这些关键领域,BaseRun 旨在在市场上区分自己,并提供一个全面的端到端解决方案,使团队能够成功地生产化和监控他们的 AI 应用程序,无论他们的规模或技术专长如何。

我认为,想法是进入 Y Combinator 或获得种子轮融资的最初时刻。在这些早期阶段,想法非常重要。但是在日常工作中,执行才是关键。在如此竞争激烈的环境中,脱颖而出的关键在于执行。

然而,我会说这两个因素都很重要。在执行过程中,你需要坚持你所相信的愿景,同时也要响应用户的需求。你需要在这两者之间保持平衡。

从长远来看,我认为执行在更重要的角色。执行才是带来长期回报的关键。想法可能会改变,但你持续执行的能力才是真正重要的。