Orq.ai

Orq.ai ist eine umfassende End-to-End-Kollaborationsplattform für generative KI, die Software- und Produktteams bei der Entwicklung und Skalierung von Anwendungen für große Sprachmodelle (LLM) unterstützt. Sie begegnet den einzigartigen Herausforderungen beim Erstellen mit LLMs, indem sie eine einheitliche Umgebung für den gesamten Anwendungslebenszyklus bietet, von der ersten Experimentierphase bis zur Produktionsbereitstellung und laufenden Überwachung. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Silos zwischen technischen und nicht-technischen Teammitgliedern aufzubrechen und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Produktmanagern und Fachexperten zu fördern.

Im Kern dient Orq.ai als zentrales Nervensystem für Ihre KI-Entwicklung und bietet robuste Werkzeuge zur Verwaltung von Prompts, zur Bewertung der Modellleistung und zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit von agentenbasierten KI-Systemen. Es hilft Teams, über „Bauchgefühl-Prüfungen“ hinauszugehen, indem es konkrete Daten und Einblicke in Kosten, Latenz und Ausgabequalität liefert. Mit einem starken Fokus auf Sicherheit und Compliance ist Orq.ai SOC 2-zertifiziert und DSGVO-konform und bietet flexible Bereitstellungsoptionen wie Cloud, VPC und On-Premise, um strenge Unternehmensanforderungen zu erfüllen.

Wie man Orq.ai verwendet

Die Verwendung von Orq.ai umfasst einen strukturierten Arbeitsablauf, der den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen abdeckt:

1. Integration und Einrichtung: Beginnen Sie, indem Sie Orq.ai mit einer einzigen Codezeile in Ihr Projekt integrieren, indem Sie die bereitgestellten SDKs für Node.js (`npm install @orq-ai/node`) oder Python (`pip install orq-ai-sdk`) verwenden.
2. Modelle verbinden: Nutzen Sie das AI Gateway, um sich über eine einzige, einheitliche API mit Ihren bevorzugten KI-Modellen zu verbinden, seien es beliebte öffentliche Modelle oder Ihre eigenen privaten, feinabgestimmten Versionen.
3. Experimentieren: In der Experimentierphase nutzen Sie die Playgrounds der Plattform, um Prompts und LLM-Konfigurationen zu testen und zu verfeinern. Sie können A/B-Tests durchführen, Datensätze für Regressionstests verwalten und die Ausgaben verschiedener Modelle vergleichen, um die optimale Konfiguration für Ihren Anwendungsfall zu finden.
4. Bewertung: Nutzen Sie die integrierten oder benutzerdefinierten Evaluierer, um die Qualität, Genauigkeit und Konsistenz der Ausgabe Ihrer LLM-App in einer Offline-Umgebung zu bewerten, bevor Sie sie in die Produktion überführen.
5. Bereitstellung: Stellen Sie Ihre GenAI-Funktionen mit voller Kontrolle bereit. Implementieren Sie fortschrittliche Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, um die Genauigkeit zu verbessern. Richten Sie eine Versionskontrolle für Prompts ein, konfigurieren Sie Fallbacks und Wiederholungsversuche für Modellfehler und verwenden Sie Canary-Releases, um Updates sicher für bestimmte Benutzersegmente auszurollen.
6. Beobachtbarkeit und Überwachung: Sobald die Anwendung live ist, verwenden Sie die Beobachtbarkeits-Dashboards, um Ihre Anwendung in Echtzeit zu überwachen. Verfolgen Sie alle von Ihren KI-Agenten ausgelösten Ereignisse für eine schnelle Fehlerbehebung, erhalten Sie detaillierte Einblicke in Kosten und Latenz und richten Sie Warnungen für Anomalien ein, um eine hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
7. Zusammenarbeit: Ermöglichen Sie nicht-technischen Teammitgliedern, Prompts direkt über die Plattform zu bearbeiten und zu verwalten, wodurch die Prompt-Logik vom Anwendungscode getrennt wird. Dies rationalisiert den Aktualisierungsprozess, da Änderungen keine vollständige Code-Veröffentlichung mehr erfordern.

Kernfunktionen von Orq.ai

• Experimentier-Suite: Umfasst Werkzeuge zur Prompt-Optimierung, A/B-Tests, Datensatzverwaltung und Offline-Evaluierer, um LLMs und Prompts vor der Produktion rigoros zu testen.
• Erweiterte Bereitstellungskontrollen: Bietet Versionskontrolle, eine Routing-Engine, Canary-Releases sowie automatisierte Fallbacks und Wiederholungsversuche, um reibungslose und zuverlässige Rollouts von KI-Funktionen zu gewährleisten.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Erstellen und verwalten Sie fortschrittliche RAG-Pipelines, um Ihre Modelle auf externem Wissen zu basieren und die Genauigkeit und Relevanz ihrer Ausgaben zu verbessern.
• Umfassende Beobachtbarkeit: Bietet detailliertes Tracing, Kostenmanagement-Dashboards, erweiterte Protokollierung, Anomalieerkennung und Leistungsanalysen für vollständige Transparenz Ihrer Live-Anwendungen.
• AI Gateway: Eine einheitliche API zur Verbindung mit einer Vielzahl von KI-Modellen, einschließlich privater und feinabgestimmter Modelle, was die Modellverwaltung vereinfacht.
• Entwickler-fokussierte Werkzeuge: Bietet robuste SDKs (Node.js, Python) und vollen API-Zugriff für alle Plattformkomponenten, was eine nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe ermöglicht.
• Unternehmenssicherheit & Compliance: SOC 2-zertifiziert, DSGVO-konform und im Einklang mit dem EU-KI-Gesetz. Bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), PII-Maskierung und flexible Bereitstellungsoptionen (Cloud, VPC, On-Premise).
• Kollaborations-Hub: Eine zentrale Plattform, auf der Ingenieure, Produktmanager und Fachexperten gemeinsam an der Entwicklung und Verfeinerung von KI-Anwendungen arbeiten können.

Anwendungsfälle für Orq.ai

Orq.ai ist für verschiedene Organisationen, die anspruchsvolle KI-Lösungen entwickeln, von entscheidender Bedeutung. Zum Beispiel nutzen KI-native Unternehmen wie Evergrowth.io es, um komplexe Prompt-Logiken zu verwalten und die Kernfunktionalität ihres KI-Produkts zu steuern. Unternehmen wie ODYSS nutzen die Plattform, um „digitale Kollegen“ für ihre Kunden zu erstellen und verwenden deren Bewertungswerkzeuge, um die Konsistenz und Genauigkeit mehrerer LLMs sicherzustellen. Im Gesundheitstechnologiebereich sparte Caro Health durch die Nutzung von Orq.ai zur Strukturierung ihres Entwicklungsprozesses erheblich Zeit und verbesserte die Qualität ihrer LLMs. Es ermöglicht auch eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen technischen und nicht-technischen Teammitgliedern bei Firmen wie Generative AI Strategy, sodass sie gemeinsam unternehmensreife KI-Anwendungen entwickeln können.

Vorteile von Orq.ai

Der Hauptvorteil von Orq.ai ist sein integrierter End-to-End-Ansatz. Es macht die Notwendigkeit überflüssig, mehrere unterschiedliche Werkzeuge zusammenzufügen, indem es eine einzige Plattform für den gesamten LLM-App-Lebenszyklus bereitstellt. Dies führt zu einer gesteigerten Effizienz, da Teams schneller iterieren und Prompts ohne Code-Releases verwalten können. Der starke Fokus der Plattform auf Zusammenarbeit bricht organisatorische Silos auf, was zu besseren, robusteren KI-Produkten führt. Darüber hinaus geben seine umfassenden Beobachtbarkeits- und Kontrollfunktionen den Teams das Vertrauen, ihre Anwendungen zu skalieren, da sie volle Transparenz über Leistung, Kosten und Sicherheit haben. Das Engagement für unternehmenssichere Sicherheit und flexible Bereitstellung macht es zu einer vertrauenswürdigen Wahl für Organisationen mit strengen Compliance- und Datenschutzanforderungen.

Preise und Pläne

Orq.ai bietet eine gestaffelte Preisstruktur, um unterschiedlichen Teamgrößen und Bedürfnissen gerecht zu werden:

• Kostenloser Plan: Ideal für Einzelpersonen und kleine Teams, die gerade erst anfangen. Er umfasst 1.000 Protokolle (begrenzt), 1 Benutzer, eine Ratenbegrenzung von 100 API-Aufrufen/Minute, 3-tägige Protokoll- und Trace-Aufbewahrung und 50 MB Speicher. Kernfunktionen wie die einheitliche Modell-API, Prompt-Engineering und Dashboards sind enthalten.
• Pro-Plan (250 €/Monat): Konzipiert für Teams, die aktiv KI-Systeme ausliefern und überwachen. Er enthält alles aus dem kostenlosen Plan sowie erhöhte Limits: 25.000 Protokolle, 5 Benutzer, 1.500 API-Aufrufe/Minute, 30-tägige Aufbewahrung und 2,5 GB Speicher. Er fügt auch ein Standard-SLA und Support über Slack/Teams hinzu.
• Enterprise-Plan (Individuelle Preise): Maßgeschneidert für große Organisationen mit erheblichen KI-Arbeitslasten und individuellen Anforderungen. Er bietet alles aus dem Pro-Plan sowie Premium-Funktionen wie benutzerdefinierte Protokoll- und Ratenlimits, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), On-Premise/VPC-Bereitstellung, fortschrittliches RAG-as-a-Service und einen dedizierten Lösungsingenieur mit einem Enterprise-SLA.