Langtail

Langtail ist eine umfassende Low-Code-Plattform, die speziell entwickelt wurde, um die Herausforderungen bei der Entwicklung, dem Testen und der Bereitstellung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, zu bewältigen. In Anerkennung der unvorhersehbaren Natur von LLM-Ausgaben bietet Langtail Entwicklern, KI-Teams und sogar nicht-technischen Stakeholdern die Werkzeuge, um die Kontrolle wiederzuerlangen, Konsistenz zu gewährleisten und ihre KI-Anwendungen zu sichern. Es fungiert als zentraler Hub für den gesamten LLM-Lebenszyklus, von der Prompt-Experimentierung und kollaborativen Verfeinerung bis hin zu rigorosen Tests, Bereitstellung und Produktionsüberwachung. Durch eine intuitive, tabellenähnliche Oberfläche und eine leistungsstarke KI-Firewall ermöglicht Langtail Teams, zuverlässigere, vorhersagbarere und sicherere KI-Produkte zu entwickeln und potenzielle Fehler und Schwachstellen zu erkennen, bevor sie die Benutzer beeinträchtigen.

Wie man Langtail verwendet

Der Einstieg in Langtail ist als unkomplizierter Prozess für das gesamte Team konzipiert.

1. Prompt-Management: Beginnen Sie mit der Erstellung oder dem Import Ihrer LLM-Prompts in den Langtail-Playground. Dieser kollaborative Bereich ermöglicht es Produkt-, Ingenieur- und Geschäftsteams, Prompts gemeinsam zu verwalten und zu verfeinern.
2. Testen mit realen Daten: Nutzen Sie die tabellenähnliche Testoberfläche. Sie können umfangreiche Testsuiten erstellen, indem Sie reale Datenszenarien als Testfälle eingeben. Diese Oberfläche unterstützt Massenaktionen, was die Testerstellung effizient macht.
3. Tests konfigurieren und ausführen: Richten Sie Testkonfigurationen ein, um verschiedene Modelle (wie die GPT-Serie von OpenAI, Claude von Anthropic oder Gemini von Google), Parameter und Prompt-Versionen mit nur wenigen Klicks nebeneinander zu vergleichen.
4. Bewerten und Punkten: Bewerten Sie Testergebnisse automatisch mit verschiedenen Methoden. Sie können natürlichsprachliche Zusicherungen (z. B. "die Antwort sollte positiv sein"), Mustervergleiche oder benutzerdefinierten JavaScript-Code für komplexe Validierungslogiken verwenden.
5. Analysieren und Optimieren: Tauchen Sie in die datengesteuerten Einblicke und Analysen Ihrer Testergebnisse ein. Schöne Visualisierungen und detaillierte Protokolle helfen Ihnen, die leistungsstärksten Prompt- und Modellkombinationen zu identifizieren, sodass Sie Kosten, Latenz oder Genauigkeit optimieren können.
6. Mit Vertrauen bereitstellen: Sobald Sie Ihren Prompt perfektioniert haben, stellen Sie ihn sofort als sicheren API-Endpunkt bereit. Langtail bietet ein vollständig typisiertes TypeScript-SDK und OpenAPI-Spezifikationen für eine nahtlose Integration in Ihre Anwendung.
7. Sichern und Überwachen: Aktivieren Sie die Ein-Klick-KI-Firewall, um Ihre bereitgestellte Anwendung vor Prompt-Injections, DoS-Angriffen und Datenlecks zu schützen. Überwachen Sie die Leistung Ihrer App in der Produktion kontinuierlich mit umfassenden Protokollen und Metriken.

Kernfunktionen von Langtail

• Tabellenähnliche Testoberfläche: Eine intuitive und vertraute Oberfläche zum Erstellen, Verwalten und Ausführen von Testfällen, die LLM-Tests für jeden zugänglich macht, nicht nur für Entwickler.
• Umfassende Testbewertung: Bewerten Sie LLM-Ausgaben mit natürlicher Sprache, regulären Ausdrücken oder benutzerdefinierten JavaScript-Zusicherungen für eine flexible und leistungsstarke Validierung.
• KI-Firewall: Eine integrierte Sicherheitsschicht, die Anwendungen mit minimaler Konfiguration vor gängigen Bedrohungen wie Prompt-Injection, Denial-of-Service (DoS)-Angriffen und Informationslecks schützt.
• Unterstützung für mehrere Anbieter: Funktioniert nahtlos mit allen wichtigen LLM-Anbietern, einschließlich OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral und mehr, was einen einfachen Modellvergleich und Experimente ermöglicht.
• Kollaborativer Playground: Eine zentrale Umgebung für Teams, um in Echtzeit mit Prompts zu experimentieren, sie zu debuggen und zu verfeinern.
• Assistenten mit Gedächtnis: Erstellen Sie zustandsbehaftete KI-Assistenten, die den Gesprächsverlauf automatisch verwalten und so die Entwicklung komplexer Chatbots und agentenbasierter Anwendungen vereinfachen.
• Entwicklerfreundliche Werkzeuge: Umfasst ein vollständig typisiertes TypeScript-SDK, OpenAPI-Unterstützung und die Möglichkeit des Self-Hostings für maximale Sicherheit und Datenkontrolle.
• Protokolle, Metriken und Analysen: Gewinnen Sie wertvolle Einblicke aus detaillierten Protokollen und Leistungsmetriken, um Ihre Anwendung in der Produktion zu überwachen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Gehostete Code-Ausführung: Testen Sie Prompts, die externe Tools aufrufen, indem Sie den Code direkt und sicher in der Sandbox-Umgebung von Langtail ausführen.

Anwendungsfälle für Langtail

Langtail ist für jede Anwendung unerlässlich, bei der die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgabe entscheidend ist:

• Unternehmens-Chatbots: Der KI-Chatbot eines Chevy-Händlers geriet außer Kontrolle und bot Autos für 1 $ an. Langtail verhindert solch unkontrolliertes Verhalten durch rigorose Tests und das Setzen von Sicherheitsleitplanken.
• Kundensupport-Systeme: Air Canada wurde für falsche Tarifinformationen seines Chatbots haftbar gemacht. Langtail hilft, die Genauigkeit und Konsistenz in Chatbot-Antworten zu gewährleisten und kostspielige Fehlinformationen zu verhindern.
• Inhaltsgenerierungs-Tools: Ein KI-Mahlzeitenplaner schlug gefährlicherweise die Zugabe von Chlorgas vor. Die Tests und die KI-Firewall von Langtail können unsichere und schädliche Ausgaben herausfiltern und so die Benutzersicherheit gewährleisten.
• KI-gestützte Produktfunktionen: Deepnote, ein Data-Science-Notebook, verwendet Langtail, um die Entwicklung und das Testen seiner KI-Funktionen zu vereinfachen, was dem Team Hunderte von Stunden spart und eine effektivere Integration von KI ermöglicht.

Vorteile von Langtail

• Erhöhte Vorhersagbarkeit und Kontrolle: Gibt Teams durch systematisches Testen und Bewerten die Kontrolle über unvorhersehbare LLM-Ausgaben zurück.
• Zeit- und Kosteneinsparungen: Automatisiert den mühsamen Prozess des manuellen Testens und Debuggens und spart Hunderte von Entwicklerstunden.
• Verbesserte Sicherheit: Die integrierte KI-Firewall bietet eine wesentliche Schutzschicht gegen bösartige Angriffe, was für produktionsreife KI-Anwendungen entscheidend ist.
• Verbesserte Teamzusammenarbeit: Bricht Silos auf, indem es eine einheitliche Plattform bietet, auf der Entwickler, Produktmanager und Geschäftsteams gemeinsam an Prompts arbeiten können.
• Zugänglichkeit: Die Low-Code, tabellenähnliche Oberfläche macht fortgeschrittene LLM-Tests auch für nicht-technische Teammitglieder zugänglich.
• Datengesteuerte Optimierung: Ermöglicht es Teams, die optimale Kombination aus Prompts, Modellen und Parametern auf der Grundlage konkreter Testdaten zu finden.
• Flexibilität und Kontrolle: Bietet eine Self-Hosting-Option für Organisationen mit strengen Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen.

Preise und Pläne

Langtail bietet eine gestaffelte Preisstruktur, um unterschiedlichen Bedürfnissen gerecht zu werden:

• Kostenloser Plan: 0 $/Monat. Ideal für kleine Projekte. Beinhaltet unbegrenzte Benutzer, 2 Prompts oder Assistenten, 1.000 Protokolle pro Monat und 30 Tage Datenaufbewahrung.
• Pro Plan: 99 $/Monat + MwSt. Perfekt für Solopreneure. Beinhaltet 1 Benutzer, 20 Prompts oder Assistenten, unbegrenzte Protokolle und 90 Tage Datenaufbewahrung.
• Team Plan: 499 $/Monat + MwSt. Die beliebteste Wahl für wachsende Teams. Beinhaltet 10 Benutzer, unbegrenzte Prompts und Assistenten, unbegrenzte Protokolle, 1 Jahr Datenaufbewahrung sowie Radars & Alerts und dedizierten Support.
• Enterprise Plan: Individuelle Preise. Konzipiert für große Organisationen. Beinhaltet unbegrenzte Benutzer und Ressourcen, die KI-Firewall, dedizierten Support und die Option zum Self-Hosting.