建立和生產化 LLM (大型語言模型) 應用程式帶來了一系列獨特的挑戰,與傳統軟體開發有所不同。一些主要挑戰包括:

1. 不可預測的輸出: LLM 有時會產生虛構或不可預測的輸出,這在為敏感領域(如醫療或金融)構建應用程式時可能很關鍵。密切監控所產生的內容至關重要。

2. 成本和延遲: LLM 驅動的應用程式可能無法像傳統軟體那樣快速響應,而運行這些模型的成本也可能很高。優化性能和成本是一個持續的挑戰。

3. 缺乏工具: 與傳統軟體開發相比,用於構建、測試和監控 LLM 應用程式的工具和基礎設施仍處於早期發展階段。整合不同的工具和工作流程可能是一個重大障礙。

4. 不可預測的用戶互動: 使用 LLM,很難預測用戶將如何與應用程式互動,因此密切監控用戶反饋和行為至關重要。

BaseRun 旨在通過提供生產化 LLM 應用程式的端到端解決方案來解決這些挑戰。BaseRun 的主要功能包括:

1. 評估和監控: BaseRun 幫助團隊識別和調試 LLM 輸出中的問題,提供詳細日誌並快速測試和迭代提示。

2. 協作和工作流程集成: BaseRun 的 UI 和 SDK 支持跨職能協作,允許非技術團隊成員參與監控和迭代過程。

3. 自動化和集成: BaseRun 自動執行各種任務,如提示迭代和模型部署,並與團隊已在使用的工具和工作流程集成。

通過解決這些挑戰並提供全面的平台,BaseRun 旨在幫助團隊更有效地構建、監控和迭代他們的 LLM 應用程式,最終推動更快的創新和更好的用戶體驗。

BaseRun 旨在成為監控、測試和評估 AI 應用程式的端到端解決方案。該平台旨在解決構建和迭代大型語言模型 (LLM) 應用程式所面臨的獨特挑戰。

BaseRun 幫助將其集成到開發工作流程中的一些關鍵功能包括:

1. 評估和反饋: BaseRun 可以突出問題互動,收集用戶反饋,並提供端到端應用程式流程的詳細日誌。這使團隊能夠快速識別和診斷問題。

2. 提示遊樂場: 只需單擊一下,用戶就可以複製導致問題輸出的提示,並在 BaseRun 的提示遊樂場中進行測試。這使得進行提示工程和驗證更改變得更加容易。

3. 測試和部署: BaseRun 提供測試功能,可以通過一套測試用例運行新的迭代,從而增加更改將產生積極影響的信心。團隊然後可以使用一鍵部署將更新部署到生產環境。

4. 協作工具: BaseRun 的 UI 旨在促進技術和非技術團隊成員之間的協作。這允許產品經理、質量保證人員和其他人參與監控和迭代過程,而不僅僅依賴於工程師。

5. 集成工作流程: 通過提供 SDK 和 UI 工具,BaseRun 旨在簡化整個工作流程,從監控到實驗到部署。這有助於避免常見的分散工具和數據管道斷開的挑戰。

BaseRun 的目標是幫助團隊更有效地生產化他們的 AI 應用程式,從識別問題到自信地進行更新。該平台在端到端集成和協作工作流方面的重點使其在不斷增長的 AI 監控和可觀察性工具市場中脫穎而出。

BaseRun 旨在彌合技術和非技術團隊在監控和迭代 LLM 應用程式方面的差距。該平台強調協作作為其與其他監控解決方案的關鍵差異。

BaseRun 的核心功能之一是能夠將不同的利益相關者聚集在一起,從工程師到產品經理再到質量保證團隊。該平台允許非技術用戶密切監控 LLM 應用程式的輸出和互動,提供反饋並標記問題。這些信息然後被無縫地集成到工作流程中,使工程師能夠快速識別和解決問題。

BaseRun 的協作功能不僅僅局限於數據共享。該平台提供了促進共同決策和迭代的工具。例如,工程師可以輕鬆地與更廣泛的團隊分享提示和測試用例,允許非技術用戶在部署之前提供意見並驗證更改。

此外,BaseRun 旨在自動化迭代過程的各個方面,如提示調整和模型微調。這有助於簡化工作流程,縮短對 LLM 應用程式進行改進所需的時間,最終推動更快的創新。

通過專注於協作和自動化,BaseRun 旨在賦能技術和非技術團隊更有效地共同工作,從而產生更好的性能和更可靠的 LLM 應用程式。

隨著市場和技術格局的發展,BaseRun 在 2024 年的重點將集中在以下幾個關鍵領域:

1. 適應開源模型: 隨著像 GPT-4 這樣的開源語言模型的日益採用,BaseRun 旨在擴展其功能,以支持這些模型的集成和監控。團隊正在開發功能,以幫助團隊在其應用程式中無縫地整合和管理開源模型。

2. 增強協作功能: 認識到非技術利益相關者在 AI 應用程式的開發和監控中的重要性,BaseRun 將把強大的重點放在改善其協作功能上。目標是創造一個更無縫的體驗,在這裡技術和非技術角色可以更有效地共同工作,分享見解並推動迭代過程。

3. 自動化和迭代加速: 為了進一步簡化 AI 應用程式的開發和部署,BaseRun 將專注於自動化關鍵流程。這包括自動化提示迭代過程,以及整體資金和部署工作流程。通過減少手動工作,團隊可以更快地進行迭代,並具有更大的信心。

4. 擴展到更大的企業: 雖然 BaseRun 已經在初創公司中取得了成功,但團隊認識到中型和大型企業在構建更複雜的 AI 驅動應用程式方面的興趣日益增加。在未來一年,BaseRun 將努力更好地服務於中型和大型公司的需求,利用其在協作和非技術用戶集成方面的專業知識。

5. 持續的產品創新: 認識到快速發展的格局,BaseRun 將保持敏捷和響應客戶不斷變化的需求。團隊將繼續收集反饋,識別新的痛點,並創新其產品供應,以保持競爭優勢並為構建和部署 AI 應用程式的團隊提供最佳解決方案。

通過專注於這些關鍵領域,BaseRun 旨在在市場上區分自己,並提供一個全面的端到端解決方案,賦能團隊成功生產化和監控他們的 AI 應用程式,無論他們的規模或技術專長如何。

我認為想法是進入 Y Combinator 或獲得種子輪融資的最初時刻。在這些早期階段,想法非常重要。但是在日常工作中,當你執行時,執行力更為重要。在如此競爭激烈的環境中,你脫穎而出的方式就是執行力。

然而,我會說這兩個因素都很重要。在執行過程中,你需要保持對你所相信的願景的忠誠,同時也要響應用戶的需求。你需要在這兩者之間保持平衡。

從長遠來看,我認為執行力在更重要。執行力是導致長期回報的關鍵。想法可能會改變,但你持續執行的能力才是真正重要的。