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Best 2 LLM-Plattform AI tools for Entwicklertools

Popular LLM-Plattform AI tools in Entwicklertools include Chai und iFlytek Spark, helping you work more efficiently.

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iFlytek Spark

iFlytek Spark ist ein umfassender KI-Assistent und eine Large Language Model-Plattform von iFlytek. Es zeichnet sich durch tiefes logisches Denken, multimodale Interaktion und Sprachverständnis in über 130 Sprachen aus. Die Plattform bietet eine Reihe von Werkzeugen, darunter eine Konversations-KI, KI-Suche, eine Entwickler-API und eine Model-as-a-Service (MaaS)-Plattform für Feinabstimmungen, die sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen in Branchen wie Bildung, Gesundheitswesen und Finanzen unterstützt.

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Chai

Chai ist eine führende Konversations-KI-Plattform, die sich auf soziale und unterhaltungsorientierte Chatbots konzentriert. Sie bietet ein riesiges Ökosystem für Benutzer zur Interaktion mit vielfältigen KI-Charakteren und eine leistungsstarke Plattform für Entwickler, um ihre eigenen Large Language Models (LLMs) mit einer massiven Benutzerbasis zu erstellen, bereitzustellen und zu testen.

LLM-Plattform
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About LLM-Plattform

LLM-Plattformen sind integrierte Entwicklungsumgebungen, die zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen auf Basis von Großen Sprachmodellen konzipiert sind. Sie gehen über einfache Modell-APIs hinaus, indem sie eine umfassende Suite von Werkzeugen bereitstellen, die den gesamten Anwendungslebenszyklus abdecken. Diese Plattformen optimieren komplexe Prozesse wie Prompt-Engineering, Modell-Feinabstimmung und Leistungsbewertung und ermöglichen es Entwicklern, robuste und skalierbare KI-Lösungen effizienter zu erstellen. Sie abstrahieren die zugrunde liegende Infrastruktur, sodass sich Teams auf die Anwendungslogik und die Benutzererfahrung konzentrieren können.

Kernfunktionen

  • Modell-Hub & Feinabstimmung: Greifen Sie auf eine Vielzahl vortrainierter Modelle und Werkzeuge zu, um sie für spezielle Aufgaben auf benutzerdefinierten Datensätzen fein abzustimmen.
  • Erweitertes Prompt-Management: Erstellen, testen, versionieren und arbeiten Sie an komplexen Prompts und Prompt-Ketten in einer strukturierten Umgebung zusammen.
  • RAG- & Vektordatenbank-Integration: Verbinden Sie sich nahtlos mit Vektordatenbanken, um leistungsstarke RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) zu erstellen.
  • Bewertung & Beobachtbarkeit: Überwachen Sie die Anwendungsleistung, verfolgen Sie Token-Nutzung und Kosten, protokollieren Sie Interaktionen und bewerten Sie die Ausgabequalität.
  • Verwaltetes Deployment: Stellen Sie LLM-Anwendungen als skalierbare, produktionsreife API-Endpunkte mit minimalem Infrastrukturmanagement bereit.

Anwendungsfälle

LLM-Plattformen sind ideal für Entwickler, KI-Ingenieure und Unternehmen, die anspruchsvolle KI-Anwendungen erstellen. Häufige Anwendungsfälle umfassen die Erstellung fortschrittlicher Kundensupport-Chatbots mit Zugriff auf interne Wissensdatenbanken, die Entwicklung komplexer Arbeitsabläufe zur Inhaltserstellung und den Bau spezialisierter interner Werkzeuge zur Datenanalyse oder Codegenerierung.

Auswahlkriterien

Bei der Auswahl einer LLM-Plattform sollten Sie die Bandbreite der verfügbaren Modelle (sowohl proprietäre als auch Open-Source), die Einfachheit der Feinabstimmung und RAG-Implementierung, die Robustheit der Bewertungs- und Überwachungswerkzeuge, das Preismodell (z. B. Pay-per-Use vs. Abonnement) und die Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Technologie-Stack berücksichtigen.

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LLM-Plattform use cases

1

Einen RAG-basierten Wissensdatenbank-Bot erstellen

Ein Leiter eines Support-Teams verwendet eine LLM-Plattform, um einen internen Support-Bot zu erstellen. Er verbindet die Plattform über eine Vektordatenbank-Integration mit der Wissensdatenbank des Unternehmens (z. B. Confluence oder Notion). Mithilfe der Werkzeuge der Plattform baut er ein System, in dem der Bot relevante Dokumentausschnitte abrufen und einen LLM verwenden kann, um genaue, kontextbezogene Antworten auf Mitarbeiterfragen zu HR-Richtlinien oder IT-Problemen zu generieren. Dies reduziert den manuellen Arbeitsaufwand des Support-Teams und liefert rund um die Uhr sofortige Antworten.

2

A/B-Tests von Prompts für eine Marketingkampagne

Ein Spezialist für Marketing-Operations muss hochkonvertierende Werbetexte erstellen. Mithilfe einer LLM-Plattform erstellt er zwei verschiedene Prompt-Varianten für dieselbe Kampagne. Das Bewertungsmodul der Plattform ermöglicht es ihm, beide Prompts mit einem Testdatensatz auszuführen und die Ergebnisse anhand von Metriken wie Klarheit, Einhaltung der Markenstimme und prognostiziertem Engagement zu vergleichen. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft ihm, den effektivsten Prompt vor dem Start der vollständigen Kampagne auszuwählen und so die Marketingausgaben und die Leistung zu optimieren.

3

Ein Modell für die Analyse juristischer Dokumente feinabstimmen

Ein Legal-Tech-Unternehmen benötigt ein KI-Tool zur Zusammenfassung komplexer juristischer Verträge. Ein Standard-LLM übersieht oft branchenspezifische Nuancen. Mithilfe einer LLM-Plattform laden ihre KI-Ingenieure einen kuratierten Datensatz mit juristischen Dokumenten und deren Zusammenfassungen hoch. Anschließend verwenden sie den geführten Feinabstimmungs-Workflow der Plattform, um ein Basismodell (wie Llama 3) zu trainieren, damit es juristischen Fachjargon besser versteht. Das resultierende spezialisierte Modell liefert deutlich genauere und relevantere Zusammenfassungen als ein generisches Modell.

4

Eine KI-Funktion in der Produktion bereitstellen und skalieren

Ein Softwareentwickler hat eine neue KI-gestützte Funktion für seine Anwendung entwickelt. Anstatt eine eigene Serverinfrastruktur aufzubauen und zu verwalten, nutzt er eine LLM-Plattform für die Bereitstellung. Mit wenigen Klicks verpackt er seine Logik in einen verwalteten API-Endpunkt. Die Plattform kümmert sich automatisch um die Skalierung je nach Datenverkehr, bietet ein Dashboard zur Überwachung von Latenz und Fehlerraten und verwaltet API-Schlüssel für einen sicheren Zugriff. Dies beschleunigt die Markteinführungszeit von Wochen auf nur wenige Stunden.

5

Kosten und Leistung mehrerer LLMs verwalten

Ein KI-Team in einem Unternehmen verwendet mehrere verschiedene LLMs (z. B. von OpenAI, Anthropic und Google) in verschiedenen Anwendungen. Eine LLM-Plattform bietet ein zentrales Dashboard für die Beobachtbarkeit. Sie können den Token-Verbrauch, die Kosten und die Latenz für jedes Modell und jede Anwendung in Echtzeit überwachen. Dies ermöglicht es ihnen, kostspielige oder ineffiziente Abfragen zu identifizieren, Budgets festzulegen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist, um sowohl Leistung als auch Kosten zu optimieren.

6

Komplexe, mehrstufige KI-Agenten entwickeln

Ein KI-Ingenieur hat die Aufgabe, einen autonomen Agenten zu erstellen, der ein Thema recherchieren, einen Berichtsentwurf schreiben und dann eine Präsentation erstellen kann. Dies erfordert die Verkettung mehrerer LLM-Aufrufe und die Integration mit externen Werkzeugen (wie der Websuche). Eine LLM-Plattform bietet eine visuelle oder codebasierte Umgebung zum Erstellen dieser komplexen Agenten-Workflows. Sie können jeden Schritt definieren, logische Verzweigungen handhaben und den gesamten Prozess debuggen, was die Entwicklung anspruchsvoller Agenten wesentlich überschaubarer und zuverlässiger macht.

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LLM-Plattform FAQ

Was ist eine LLM-Plattform?

Eine LLM-Plattform ist eine umfassende Softwarelösung, die Entwicklern die Werkzeuge zur Verfügung stellt, um Anwendungen mit Großen Sprachmodellen (LLMs) zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Im Gegensatz zu einer direkten Modell-API bietet eine Plattform eine integrierte Umgebung für den gesamten Entwicklungslebenszyklus. Zu den Hauptmerkmalen gehören in der Regel Prompt-Engineering und -Management, Modell-Feinabstimmung, Leistungsbewertung, Kostenüberwachung und eine verwaltete Infrastruktur für die Bereitstellung.

Wie unterscheidet sich eine LLM-Plattform von der Verwendung einer Modell-API wie der von OpenAI?

Der Hauptunterschied liegt im Umfang der Werkzeuge. Eine direkte Modell-API (wie die von OpenAI) bietet Ihnen rohen Zugriff auf die Fähigkeiten des Modells, aber Sie müssen die gesamte umgebende Infrastruktur selbst aufbauen. Eine LLM-Plattform stellt diese Infrastruktur sofort einsatzbereit zur Verfügung. Dazu gehören:

  • Prompt-Management: Versionierung und Testen von Prompts.
  • Beobachtbarkeit: Verfolgung von Kosten, Latenz und Ausgabequalität.
  • Bewertung: Systematischer Vergleich verschiedener Modelle oder Prompts.
  • Bereitstellung: Einfaches Erstellen skalierbarer API-Endpunkte.

Kurz gesagt, eine Plattform beschleunigt die Entwicklung von einem einfachen Prototyp zu einer produktionsreifen Anwendung.

Wie wähle ich die richtige LLM-Plattform aus?

Die Auswahl der richtigen LLM-Plattform hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Faktoren:

  • Modellunterstützung: Unterstützt sie die Modelle, die Sie verwenden möchten (z. B. GPT-4, Claude 3, Open-Source-Modelle)?
  • Kernfunktionen: Verfügt sie über robuste Werkzeuge für Prompt-Engineering, RAG, Feinabstimmung und Bewertung?
  • Entwicklererfahrung: Ist die Plattform einfach zu bedienen und lässt sie sich gut in Ihren bestehenden Arbeitsablauf integrieren (z. B. über SDKs, APIs)?
  • Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit: Kann sie Produktionsverkehr bewältigen und bietet sie starke Verfügbarkeitsgarantien?
  • Preisgestaltung: Verstehen Sie die Kostenstruktur – basiert sie auf der Nutzung, einem monatlichen Abonnement oder einer Kombination?
Was ist RAG und warum ist es für LLM-Plattformen wichtig?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation (Abruf-erweiterte Generierung). Es ist eine Technik, die es einem LLM ermöglicht, vor der Generierung einer Antwort auf Informationen aus einer externen Wissensquelle (wie internen Unternehmensdokumenten oder einer Datenbank) zuzugreifen und diese zu verwenden. Dies ist entscheidend für die Erstellung von Anwendungen, die genaue, aktuelle oder kontextspezifische Informationen bereitstellen müssen. Die meisten modernen LLM-Plattformen bieten integrierte Werkzeuge oder nahtlose Integrationen mit Vektordatenbanken, um Entwicklern die Implementierung von RAG-Systemen zu erleichtern.

Wer sind die Hauptnutzer von LLM-Plattformen?

LLM-Plattformen sind hauptsächlich für Entwickler, KI/ML-Ingenieure und technische Teams in Unternehmen konzipiert. Sie sind ideal für jeden, der über grundlegende Experimente mit LLMs hinausgehen und zuverlässige, skalierbare und beobachtbare KI-Anwendungen erstellen, bereitstellen und warten möchte. Dazu gehören Start-ups, die KI-gestützte Funktionen einführen, Unternehmen, die interne Automatisierungswerkzeuge entwickeln, und Software-Ingenieure, die generative KI in bestehende Produkte integrieren.