Braintrust

Braintrustは、チームが世界クラスのAIおよびLLM搭載アプリケーションを自信を持って構築、評価、出荷するのを支援するために設計された、包括的なエンドツーエンドのプラットフォームです。AIモデルが非決定的で予測不可能になりうる時代において、Braintrustは厳格なテスト、監視、反復的な改善をAI開発ライフサイクルに導入するための不可欠なインフラストラクチャを提供します。主要なAIチームから信頼されており、開発と信頼性の高い本番展開との間の重大なギャップを埋め、AI開発をより構造化され予測可能なエンジニアリング分野へと変革します。

このプラットフォームは「Evals」（評価）というコアコンセプトを中心に構築されており、チームはプロンプト、モデル、またはAIシステムの他の部分への変更を体系的にテストできます。サンプルのデータセットを作成し、スコアラーを定義することで、開発者はパフォーマンスに関する客観的なメトリクスを取得し、リグレッションを防ぎ、すべての変更が改善であることを保証できます。これにより、「プロンプトを変更したときにどのサンプルがリグレッションしたか？」や「この新しいモデルを試したらどうなるか？」といった重要な質問に簡単に答えることができます。

Braintrustの使い方

Braintrustを使用するには、既存のAI開発ワークフローに統合する必要があります。このプロセスは、チーム全体が直感的に使えるように設計されています。

1. コードの計装：まず、Braintrust SDK（PythonおよびTypeScriptで利用可能）をアプリケーションに統合します。これにより、すべてのLLMインタラクション、入力、出力をBraintrustプラットフォームに記録できます。
2. プロンプトの作成と管理：Braintrust UIを使用するか、コードで直接プロンプトを定義します。プラットフォームは、すべてのプロンプトに対して一元化されたバージョン管理リポジトリを提供し、簡単にテストおよび更新できます。
3. テストデータセットの構築：本番ログから興味深いまたは問題のあるサンプルをキャプチャして、「ゴールデン」データセットを作成します。これらのデータセットは、将来の変更を評価するためのグラウンドトゥルースとして機能します。
4. 評価（Evals）の定義と実行：プロンプト、モデル、データセットを組み合わせて「Eval」を作成します。実験を実行して、異なるモデルプロバイダー（GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Llama 3など）、プロンプトのバージョン、またはその他のパラメータを並べて比較します。
5. トレースによるデバッグ：アプリケーションが誤動作した場合、Braintrustのトレース機能を使用してLLMコールの実行パス全体を視覚化します。これにより、エラーや予期しない出力の正確な原因を特定できます。
6. 本番環境での監視：展開後、監視ダッシュボードを使用して、AIアプリケーションの実際のパフォーマンス、コスト、品質を追跡します。異常やパフォーマンス低下に対するアラートを設定します。
7. 反復と改善：評価、人間によるレビュー、本番監視からの洞察を使用して、プロンプトとデータセットを継続的に改良し、強力な改善のフィードバックループを作成します。

Braintrustの主な機能

• LLM評価（Evals）：さまざまな組み込みまたはカスタムコードのスコアラー（例：レーベンシュタイン距離、類似度、幻覚チェック）を使用して、プロンプト、モデル、構成を体系的にテストおよび比較します。
• プロンプト管理：UIとコードベース間でシームレスに同期される、プロンプトの作成、テスト、展開のための一元化されたバージョン管理システム。
• リアルタイムトレースとデバッグ：AIアプリケーションの完全なエンドツーエンドの実行フローを視覚化し、ボトルネック、エラー、最適化の機会を迅速に特定します。
• 本番監視：ライブ環境でモデルが最適に機能することを確認するために、実際のパフォーマンス、コスト、レイテンシ、ユーザーインタラクションに関する深い洞察を得ます。
• 共同プレイグラウンド：技術者と非技術者のチームメンバーがリアルタイムでプロンプト、モデル、データを実験できるIDEのような環境。
• ゴールデンデータセット：堅牢なリグレッションテストと評価のために、実世界のデータからキュレーションされたデータセットを作成、管理、バージョン管理します。
• セルフホスティングオプション：独自のインフラストラクチャにBraintrustを展開し、データを完全に制御し、厳格なセキュリティおよびコンプライアンス要件を満たします。
• AIプロキシ：さまざまなLLMプロバイダーと対話するための統一されたインターフェースで、APIコール、資格情報管理、モデルの切り替えを簡素化します。
• 人間によるレビューワークフロー：人間の専門家がAIの出力を評価できる組み込みシステムで、データセットや評価に統合できる貴重なフィードバックを提供します。

Braintrustの使用例

Braintrustは多用途であり、AI開発のさまざまなシナリオに適用できます。

• LLMプロンプトのA/Bテスト：開発者は2つのバージョンのプロンプトを作成し、ゴールデンデータセットで評価を実行して、精度、関連性、トーンなどのメトリクスでどちらが優れているかを客観的に判断できます。
• モデルのベンチマークと移行：Claude 3.5 Sonnetのような新しいモデルがリリースされた場合、チームはBraintrustを使用して、移行を決定する前に、現在のモデル（例：GPT-4o）に対する主要なビジネスタスクでのパフォーマンスとコストを評価できます。
• 複雑なAIエージェントのデバッグ：複数の連続したLLMコールを行うエージェントの場合、Braintrustのトレースは思考の連鎖全体を視覚化し、ロジックが失敗した場所や誤った結果を生成した場所を簡単に見つけることができます。
• RAGシステムの品質保証：チームは質問と期待される回答のデータセットを構築して、検索拡張生成（RAG）システムを継続的にテストし、品質が低下したり幻覚を起こしたりしないことを保証できます。
• コストとレイテンシの最適化：プロダクトマネージャーは、監視ダッシュボードを使用して、本番環境でのAI機能のコストと応答時間を追跡し、エンジニアリングの注意が必要な高価なクエリやパフォーマンスのボトルネックを特定できます。

Braintrustの利点

Braintrustは、AIで構築するチームに大きな競争上の優位性を提供します。

• エンドツーエンドソリューション：初期の実験と評価から本番監視と継続的な改善まで、AIアプリケーションのライフサイクル全体を独自にカバーします。
• AIの非決定性の管理：予測不可能なLLMの世界に構造化されたテストと客観的なメトリクスをもたらし、チームが堅牢で信頼性の高い製品を構築するのを支援します。
• チームコラボレーションの促進：その直感的なUIは、エンジニアとプロダクトマネージャーのような非技術的な利害関係者の両方のために設計されており、誰もがAI製品の改善に貢献できます。
• コードとUIの相乗効果：ユーザーフレンドリーなUIと本番コードベースの間でプロンプトのような構成をシームレスに同期し、実験と展開の間のギャップを埋めます。
• 柔軟性と拡張性：カスタムスコアラー、カスタム関数、セルフホスティングをサポートすることで、あらゆる組織の特定のニーズとインフラストラクチャに合わせて調整できます。

料金プラン

Braintrustは、ニーズに合わせて拡張できるように設計された段階的な料金体系を提供しています。

• 無料プラン：月額$0。このプランは、個人や小規模チームが始めるのに最適です。100万トレーススパン、1GBの処理データ、10,000スコア、14日間のデータ保持、無制限のユーザーが含まれます。
• プロプラン：月額$249。成長中のチームや本番アプリケーションを対象としたこのプランは、無制限のトレーススパン、5GBの処理データ（超過分は$3/GB）、50,000スコア（超過分は$1.50/1,000）、1ヶ月のデータ保持、無制限のユーザーを提供します。
• エンタープライズプラン：カスタム価格。このプランは、大規模な組織や大量またはプライバシーに敏感なデータを扱う組織向けです。プレミアムサポート、専用インフラストラクチャ、オンプレミスまたはプライベートクラウド展開のオプションが含まれます。