Laminar.ai

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Laminar是一个开源的全栈平台,专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据,以提高大型语言模型(LLM)应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪,并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源,易于自托管,适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。

需求人群:

"目标受众为开发者、数据科学家和AI工程师,他们需要构建、测试和优化大型语言模型产品。Laminar提供了一套完整的工具,帮助他们从数据收集到模型优化的整个流程中提高效率和效果。"

使用场景示例:

开发者使用Laminar追踪他们的LLM应用,以收集执行数据并优化模型性能。

数据科学家通过Laminar的在线评估功能自动化评估过程,提高评估效率。

AI工程师利用Laminar构建复杂的LLM管道,实现更高级的自动化任务。

产品特色:

Traces(追踪):提供对LLM应用每一步执行的清晰视图,并同时收集宝贵的数据。

Zero-overhead observability(零开销可观测性):所有追踪通过gRPC在后台发送,开销极小。

Online evaluations(在线评估):可以设置LLM-as-a-judge或Python脚本评估器,对每个接收到的跨度进行评估。

Datasets(数据集):可以从追踪中构建数据集,并在评估、微调和提示工程中使用它们。

Prompt chain management(提示链管理):可以构建和托管复杂的链,包括代理的混合或自反射LLM管道。

Fully open-source(完全开源):Laminar完全开源,易于通过几个命令开始使用。

使用教程:

1. 访问Laminar的GitHub页面,克隆代码库。

2. 进入克隆的目录,使用Docker Compose启动服务。

3. 访问Laminar文档,了解如何初始化项目并开始使用。

4. 使用Laminar的追踪功能收集应用数据。

5. 根据收集的数据设置在线评估,自动化评估过程。

6. 构建数据集,用于模型的进一步训练和优化。

7. 利用Laminar管理提示链,构建复杂的LLM应用。

8. 探索Laminar的开源社区,获取支持和最佳实践。

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