Orq.ai

Orq.ai es una plataforma de colaboración de IA Generativa completa y de extremo a extremo, creada para capacitar a los equipos de software y productos en el desarrollo y escalado de aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Aborda los desafíos únicos de construir con LLMs al proporcionar un entorno unificado para todo el ciclo de vida de la aplicación, desde la experimentación inicial hasta el despliegue en producción y el monitoreo continuo. La plataforma está diseñada para romper los silos entre los miembros técnicos y no técnicos del equipo, fomentando una colaboración fluida entre ingenieros, gerentes de producto y expertos en el dominio.

En su núcleo, Orq.ai sirve como el sistema nervioso central para su desarrollo de IA, ofreciendo herramientas robustas para gestionar prompts, evaluar el rendimiento del modelo y garantizar la fiabilidad de los sistemas de IA agénticos. Ayuda a los equipos a ir más allá de las 'comprobaciones por intuición' al proporcionar datos concretos y visibilidad sobre el costo, la latencia y la calidad de la salida. Con un fuerte enfoque en la seguridad y el cumplimiento, Orq.ai cuenta con la certificación SOC 2 y cumple con el GDPR, ofreciendo opciones de despliegue flexibles que incluyen la nube, VPC y en las propias instalaciones (on-premise) para satisfacer los estrictos requisitos empresariales.

Cómo usar Orq.ai

Usar Orq.ai implica un flujo de trabajo estructurado que cubre todo el ciclo de vida de la aplicación de IA:

1. Integración y Configuración: Comience integrando Orq.ai en su proyecto con una sola línea de código utilizando sus SDKs proporcionados para Node.js (`npm install @orq-ai/node`) o Python (`pip install orq-ai-sdk`).
2. Conectar a Modelos: Use el AI Gateway para conectarse a sus modelos de IA preferidos, ya sean modelos públicos populares o sus propias versiones privadas y afinadas, todo a través de una única API unificada.
3. Experimentación: En la fase de experimentación, use los 'playgrounds' de la plataforma para probar y refinar prompts y configuraciones de LLM. Puede realizar pruebas A/B, gestionar conjuntos de datos para pruebas de regresión y comparar los resultados de diferentes modelos para encontrar la configuración óptima para su caso de uso.
4. Evaluación: Aproveche los evaluadores incorporados o personalizados para calificar la calidad, precisión y consistencia de la salida de su aplicación LLM en un entorno offline antes de pasar a producción.
5. Despliegue: Despliegue sus características de GenAI con control total. Implemente pipelines avanzados de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mejorar la precisión. Configure el control de versiones para los prompts, configure respaldos y reintentos para fallos del modelo, y use lanzamientos canarios para desplegar actualizaciones a segmentos de usuarios específicos de forma segura.
6. Observabilidad y Monitoreo: Una vez en vivo, use los paneles de observabilidad para monitorear su aplicación en tiempo real. Rastree todos los eventos desencadenados por sus agentes de IA para una depuración rápida, obtenga información granular sobre costos y latencia, y configure alertas para anomalías para mantener un alto rendimiento.
7. Colaboración: Permita que los miembros no técnicos del equipo editen y gestionen prompts directamente a través de la plataforma, separando la lógica del prompt del código de la aplicación. Esto agiliza el proceso de actualización, ya que los cambios ya no requieren un lanzamiento de código completo.

Características principales de Orq.ai

• Suite de Experimentación: Incluye herramientas para la optimización de prompts, pruebas A/B, gestión de conjuntos de datos y evaluadores offline para probar rigurosamente los LLMs y los prompts antes de la producción.
• Controles de Despliegue Avanzados: Cuenta con control de versiones, un motor de enrutamiento, lanzamientos canarios y respaldos y reintentos automatizados para garantizar lanzamientos suaves y fiables de las características de IA.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Construya y gestione pipelines RAG avanzados para basar sus modelos en conocimiento externo, mejorando la precisión y relevancia de sus resultados.
• Observabilidad Integral: Proporciona un seguimiento detallado, paneles de gestión de costos, registro avanzado, detección de anomalías y análisis de rendimiento para una visibilidad completa de sus aplicaciones en vivo.
• AI Gateway: Una API unificada para conectarse a una amplia gama de modelos de IA, incluidos los privados y afinados, simplificando la gestión de modelos.
• Herramientas para Desarrolladores: Ofrece SDKs robustos (Node.js, Python) y acceso completo a la API para todos los componentes de la plataforma, permitiendo una integración perfecta en los flujos de trabajo existentes.
• Seguridad y Cumplimiento de Nivel Empresarial: Certificado SOC 2, cumple con el GDPR y está alineado con la Ley de IA de la UE. Ofrece control de acceso basado en roles (RBAC), enmascaramiento de PII y opciones de despliegue flexibles (Nube, VPC, On-Premise).
• Centro de Colaboración: Una plataforma central donde ingenieros, gerentes de producto y expertos en la materia pueden trabajar juntos en el desarrollo y refinamiento de aplicaciones de IA.

Casos de uso para Orq.ai

Orq.ai es fundamental para diversas organizaciones que construyen soluciones de IA sofisticadas. Por ejemplo, empresas nativas de IA como Evergrowth.io lo utilizan para gestionar lógicas de prompt complejas y controlar la funcionalidad principal de su producto de IA. Empresas como ODYSS aprovechan la plataforma para construir 'compañeros de trabajo digitales' para sus clientes, utilizando sus herramientas de evaluación para garantizar la consistencia y precisión de múltiples LLMs. En el sector de la tecnología de la salud, Caro Health ahorró un tiempo significativo y mejoró la calidad de su LLM utilizando Orq.ai para estructurar su proceso de desarrollo. También permite una colaboración fluida entre miembros técnicos y no técnicos en empresas como Generative AI Strategy, permitiéndoles desarrollar conjuntamente aplicaciones de IA de nivel empresarial.

Ventajas de Orq.ai

La principal ventaja de Orq.ai es su enfoque integrado y de extremo a extremo. Elimina la necesidad de unir múltiples herramientas dispares al proporcionar una única plataforma para todo el ciclo de vida de la aplicación LLM. Esto conduce a una mayor eficiencia, ya que los equipos pueden iterar más rápido y gestionar prompts sin lanzamientos de código. El fuerte enfoque de la plataforma en la colaboración rompe los silos organizacionales, lo que lleva a productos de IA mejores y más robustos. Además, sus completas características de observabilidad y control dan a los equipos la confianza para escalar sus aplicaciones, sabiendo que tienen una visibilidad total sobre el rendimiento, el costo y la seguridad. El compromiso con la seguridad de nivel empresarial y el despliegue flexible lo convierte en una opción de confianza para organizaciones con estrictas necesidades de cumplimiento y privacidad de datos.

Precios y planes

Orq.ai ofrece una estructura de precios por niveles para adaptarse a diferentes tamaños de equipo y necesidades:

• Plan Gratuito: Ideal para individuos y pequeños equipos que están comenzando. Incluye 1.000 registros (limitado), 1 usuario, un límite de tasa de 100 llamadas a la API/minuto, retención de registros y trazas de 3 días, y 50MB de almacenamiento. Se incluyen características principales como la API de modelo unificada, la ingeniería de prompts y los paneles de control.
• Plan Pro (250 €/mes): Diseñado para equipos que envían y monitorean activamente sistemas de IA. Incluye todo lo del plan Gratuito, más límites aumentados: 25.000 registros, 5 usuarios, 1.500 llamadas a la API/minuto, retención de 30 días y 2.5GB de almacenamiento. También añade un SLA estándar y soporte a través de Slack/Teams.
• Plan Enterprise (Precio Personalizado): Adaptado para grandes organizaciones con cargas de trabajo de IA significativas y requisitos personalizados. Ofrece todo lo del plan Pro, más características premium como límites de registro y tasa personalizados, control de acceso basado en roles (RBAC), despliegue en las propias instalaciones/VPC, RAG-as-a-Service avanzado y un ingeniero de soluciones dedicado con un SLA empresarial.