Braintrust

Braintrust ist eine umfassende End-to-End-Plattform, die Teams dabei unterstützt, erstklassige KI- und LLM-gestützte Anwendungen selbstbewusst zu erstellen, zu bewerten und auszuliefern. In einer Ära, in der KI-Modelle nicht-deterministisch und unvorhersehbar sein können, bietet Braintrust die wesentliche Infrastruktur, um rigorose Tests, Überwachung und iterative Verbesserungen in den KI-Entwicklungslebenszyklus einzuführen. Führende KI-Teams vertrauen darauf, die kritische Lücke zwischen Entwicklung und zuverlässiger Produktionsbereitstellung zu schließen und die KI-Entwicklung in eine strukturiertere und vorhersagbarere Ingenieurdisziplin zu verwandeln.

Die Plattform basiert auf dem Kernkonzept der 'Evals' (Evaluationen), das es Teams ermöglicht, Änderungen an Prompts, Modellen oder anderen Teilen ihres KI-Systems systematisch zu testen. Durch die Erstellung von Datensätzen mit Beispielen und die Definition von Scorern können Entwickler objektive Metriken zur Leistung erhalten, Regressionen verhindern und sicherstellen, dass jede Änderung eine Verbesserung darstellt. Dies erleichtert die Beantwortung kritischer Fragen wie „Welche Beispiele haben sich verschlechtert, als wir den Prompt geändert haben?“ oder „Was passiert, wenn ich dieses neue Modell ausprobiere?“.

Wie man Braintrust verwendet

Die Verwendung von Braintrust beinhaltet die Integration in Ihren bestehenden KI-Entwicklungsworkflow. Der Prozess ist so gestaltet, dass er für das gesamte Team intuitiv ist:

1. Instrumentieren Sie Ihren Code: Beginnen Sie mit der Integration des Braintrust SDK (verfügbar für Python und TypeScript) in Ihre Anwendung. Dies ermöglicht es Ihnen, alle LLM-Interaktionen, Eingaben und Ausgaben auf der Braintrust-Plattform zu protokollieren.
2. Erstellen & Verwalten von Prompts: Verwenden Sie die Braintrust-Benutzeroberfläche oder definieren Sie Prompts direkt in Ihrem Code. Die Plattform bietet ein zentrales, versioniertes Repository für alle Ihre Prompts, die einfach getestet und aktualisiert werden können.
3. Erstellen von Testdatensätzen: Erfassen Sie interessante oder problematische Beispiele aus Ihren Produktionsprotokollen, um 'goldene' Datensätze zu erstellen. Diese Datensätze dienen als Ground Truth für die Bewertung zukünftiger Änderungen.
4. Definieren und Ausführen von Evaluationen (Evals): Kombinieren Sie Ihre Prompts, Modelle und Datensätze, um eine 'Eval' zu erstellen. Führen Sie Experimente durch, um verschiedene Modellanbieter (wie GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3), Prompt-Versionen oder andere Parameter nebeneinander zu vergleichen.
5. Debuggen mit Tracing: Wenn sich eine Anwendung fehlerhaft verhält, verwenden Sie die Tracing-Funktion von Braintrust, um den gesamten Ausführungspfad eines LLM-Aufrufs zu visualisieren. Dies hilft, die genaue Ursache von Fehlern oder unerwarteten Ausgaben zu ermitteln.
6. Überwachen in der Produktion: Nach der Bereitstellung verwenden Sie die Überwachungs-Dashboards, um die reale Leistung, die Kosten und die Qualität Ihrer KI-Anwendung zu verfolgen. Richten Sie Warnungen für Anomalien oder Leistungsabfälle ein.
7. Iterieren und Verbessern: Nutzen Sie Erkenntnisse aus Evaluationen, menschlichen Überprüfungen und der Produktionsüberwachung, um Ihre Prompts und Datensätze kontinuierlich zu verfeinern und so eine leistungsstarke Feedback-Schleife für Verbesserungen zu schaffen.

Kernfunktionen von Braintrust

• LLM-Evaluation (Evals): Systematisches Testen und Vergleichen von Prompts, Modellen und Konfigurationen unter Verwendung einer breiten Palette von vorgefertigten oder benutzerdefinierten Scorern (z. B. Levenshtein-Distanz, Ähnlichkeit, Halluzinationsprüfungen).
• Prompt-Management: Ein zentralisiertes und versioniertes System zum Erstellen, Testen und Bereitstellen von Prompts, die nahtlos zwischen der Benutzeroberfläche und Ihrer Codebasis synchronisiert werden.
• Echtzeit-Tracing & Debugging: Visualisieren Sie den vollständigen End-to-End-Ausführungsfluss Ihrer KI-Anwendungen, um Engpässe, Fehler und Optimierungsmöglichkeiten schnell zu identifizieren.
• Produktionsüberwachung: Gewinnen Sie tiefe Einblicke in die reale Leistung, Kosten, Latenz und Benutzerinteraktionen, um sicherzustellen, dass Ihre Modelle in einer Live-Umgebung optimal funktionieren.
• Kollaborativer Playground: Eine IDE-ähnliche Umgebung, in der technische und nicht-technische Teammitglieder in Echtzeit mit Prompts, Modellen und Daten experimentieren können.
• Goldene Datensätze: Erstellen, verwalten und versionieren Sie kuratierte Datensätze aus realen Daten für robuste Regressionstests und Evaluationen.
• Self-Hosting-Option: Stellen Sie Braintrust in Ihrer eigenen Infrastruktur bereit, um die volle Kontrolle über Ihre Daten zu haben und strenge Sicherheits- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
• AI-Proxy: Eine einheitliche Schnittstelle zur Interaktion mit verschiedenen LLM-Anbietern, die API-Aufrufe, die Verwaltung von Anmeldeinformationen und den Modellwechsel vereinfacht.
• Workflow für menschliche Überprüfung: Ein integriertes System, das es menschlichen Experten ermöglicht, KI-Ausgaben zu bewerten und wertvolles Feedback zu liefern, das in Ihre Datensätze und Evaluationen integriert werden kann.

Anwendungsfälle für Braintrust

Braintrust ist vielseitig und kann in verschiedenen Szenarien der KI-Entwicklung angewendet werden:

• A/B-Testing von LLM-Prompts: Ein Entwickler kann zwei Versionen eines Prompts erstellen und eine Evaluation auf einem goldenen Datensatz durchführen, um objektiv festzustellen, welche Version bei Metriken wie Genauigkeit, Relevanz oder Ton besser abschneidet.
• Modell-Benchmarking und -Migration: Wenn ein neues Modell wie Claude 3.5 Sonnet veröffentlicht wird, kann ein Team Braintrust verwenden, um dessen Leistung und Kosten im Vergleich zum aktuellen Modell (z. B. GPT-4o) bei wichtigen Geschäftsaufgaben zu bewerten, bevor es eine Migrationsentscheidung trifft.
• Debuggen komplexer KI-Agenten: Bei einem Agenten, der mehrere sequenzielle LLM-Aufrufe tätigt, visualisiert das Tracing von Braintrust die gesamte Gedankenkette, was es einfach macht, zu erkennen, wo die Logik versagt hat oder ein falsches Ergebnis erzeugt wurde.
• Qualitätssicherung für RAG-Systeme: Teams können Datensätze mit Fragen und erwarteten Antworten erstellen, um ihr Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System kontinuierlich zu testen und sicherzustellen, dass es nicht an Qualität verliert oder zu halluzinieren beginnt.
• Kosten- und Latenzoptimierung: Ein Produktmanager kann das Überwachungs-Dashboard verwenden, um die Kosten und die Reaktionszeit einer KI-Funktion in der Produktion zu verfolgen und teure Abfragen oder Leistungsengpässe zu identifizieren, die technische Aufmerksamkeit erfordern.

Vorteile von Braintrust

Braintrust bietet einen signifikanten Wettbewerbsvorteil für Teams, die mit KI bauen:

• End-to-End-Lösung: Es deckt einzigartig den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen ab, von der ersten Experimentierphase und Evaluation bis zur Produktionsüberwachung und kontinuierlichen Verbesserung.
• Verwaltet die Nicht-Determinismus der KI: Es bringt strukturierte Tests und objektive Metriken in die unvorhersehbare Welt der LLMs und hilft Teams, robuste und zuverlässige Produkte zu bauen.
• Fördert die Teamzusammenarbeit: Die intuitive Benutzeroberfläche ist sowohl für Ingenieure als auch für nicht-technische Stakeholder wie Produktmanager konzipiert, sodass jeder zur Verbesserung des KI-Produkts beitragen kann.
• Synergie von Code & UI: Es synchronisiert Konfigurationen wie Prompts nahtlos zwischen einer benutzerfreundlichen Oberfläche und der Produktionscodebasis und überbrückt so die Lücke zwischen Experiment und Bereitstellung.
• Flexibel und erweiterbar: Mit Unterstützung für benutzerdefinierte Scorer, benutzerdefinierte Funktionen und Self-Hosting kann es an die spezifischen Bedürfnisse und die Infrastruktur jeder Organisation angepasst werden.

Preise und Pläne

Braintrust bietet eine gestaffelte Preisstruktur, die mit Ihren Bedürfnissen wachsen soll:

• Kostenloser Plan: $0/Monat. Dieser Plan ist perfekt für Einzelpersonen und kleine Teams, die anfangen. Er beinhaltet 1 Million Trace Spans, 1 GB verarbeitete Daten, 10.000 Scores, 14 Tage Datenaufbewahrung und unbegrenzte Benutzer.
• Pro-Plan: $249/Monat. Dieser Plan richtet sich an wachsende Teams und Produktionsanwendungen und bietet unbegrenzte Trace Spans, 5 GB verarbeitete Daten (danach $3/GB), 50.000 Scores (danach $1.50/1.000), 1 Monat Datenaufbewahrung und unbegrenzte Benutzer.
• Enterprise-Plan: Individuelle Preise. Dieser Plan ist für große Organisationen oder solche mit hohem Datenvolumen oder datenschutzsensiblen Daten. Er beinhaltet Premium-Support, dedizierte Infrastruktur und die Option für eine On-Premise- oder Private-Cloud-Bereitstellung.