Braintrust

Braintrust là một nền tảng toàn diện, từ đầu đến cuối, được thiết kế để giúp các nhóm xây dựng, đánh giá và phát hành các ứng dụng đẳng cấp thế giới được hỗ trợ bởi AI và LLM một cách tự tin. Trong thời đại mà các mô hình AI có thể không xác định và không thể đoán trước, Braintrust cung cấp cơ sở hạ tầng thiết yếu để đưa vào các quy trình kiểm thử nghiêm ngặt, giám sát và cải tiến lặp đi lặp lại trong vòng đời phát triển AI. Nó được các đội ngũ AI hàng đầu tin tưởng để thu hẹp khoảng cách quan trọng giữa phát triển và triển khai sản xuất đáng tin cậy, biến việc phát triển AI thành một ngành kỹ thuật có cấu trúc và dễ dự đoán hơn.

Nền tảng này được xây dựng xung quanh khái niệm cốt lõi là 'Evals' (Đánh giá), cho phép các nhóm kiểm tra một cách có hệ thống các thay đổi đối với lời nhắc, mô hình hoặc bất kỳ phần nào khác của hệ thống AI của họ. Bằng cách tạo bộ dữ liệu ví dụ và xác định các bộ tính điểm, các nhà phát triển có thể nhận được các chỉ số khách quan về hiệu suất, ngăn chặn sự suy giảm và đảm bảo rằng mọi thay đổi đều là một sự cải tiến. Điều này giúp dễ dàng trả lời các câu hỏi quan trọng như “ví dụ nào đã bị suy giảm khi chúng tôi thay đổi lời nhắc?” hoặc “điều gì sẽ xảy ra nếu tôi thử mô hình mới này?”.

Cách sử dụng Braintrust

Sử dụng Braintrust bao gồm việc tích hợp nó vào quy trình phát triển AI hiện tại của bạn. Quá trình này được thiết kế để trực quan cho toàn bộ nhóm:

1. Tích hợp vào mã của bạn: Bắt đầu bằng cách tích hợp SDK Braintrust (có sẵn cho Python và TypeScript) vào ứng dụng của bạn. Điều này cho phép bạn ghi lại tất cả các tương tác, đầu vào và đầu ra của LLM vào nền tảng Braintrust.
2. Tạo và quản lý lời nhắc: Sử dụng giao diện người dùng Braintrust hoặc xác định lời nhắc trực tiếp trong mã của bạn. Nền tảng cung cấp một kho lưu trữ tập trung, có kiểm soát phiên bản cho tất cả các lời nhắc của bạn, có thể dễ dàng kiểm tra và cập nhật.
3. Xây dựng bộ dữ liệu kiểm thử: Thu thập các ví dụ thú vị hoặc có vấn đề từ nhật ký sản xuất của bạn để tạo bộ dữ liệu 'vàng'. Những bộ dữ liệu này đóng vai trò là cơ sở để đánh giá các thay đổi trong tương lai.
4. Xác định và chạy đánh giá (Evals): Kết hợp lời nhắc, mô hình và bộ dữ liệu của bạn để tạo một 'Eval'. Chạy các thử nghiệm để so sánh các nhà cung cấp mô hình khác nhau (như GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3), các phiên bản lời nhắc hoặc các tham số khác cạnh nhau.
5. Gỡ lỗi bằng cách theo dõi: Khi một ứng dụng hoạt động sai, hãy sử dụng tính năng theo dõi của Braintrust để hình dung toàn bộ đường dẫn thực thi của một lệnh gọi LLM. Điều này giúp xác định chính xác nguyên nhân của lỗi hoặc kết quả không mong muốn.
6. Giám sát trong sản xuất: Sau khi triển khai, hãy sử dụng các bảng điều khiển giám sát để theo dõi hiệu suất, chi phí và chất lượng thực tế của ứng dụng AI của bạn. Thiết lập cảnh báo cho các bất thường hoặc sự suy giảm.
7. Lặp lại và cải tiến: Sử dụng thông tin chi tiết từ các đánh giá, đánh giá của con người và giám sát sản xuất để liên tục tinh chỉnh lời nhắc và bộ dữ liệu của bạn, tạo ra một vòng phản hồi mạnh mẽ để cải tiến.

Tính năng chính của Braintrust

• Đánh giá LLM (Evals): Kiểm tra và so sánh một cách có hệ thống các lời nhắc, mô hình và cấu hình bằng cách sử dụng một loạt các bộ tính điểm được xây dựng sẵn hoặc được mã hóa tùy chỉnh (ví dụ: khoảng cách Levenshtein, Tương tự, kiểm tra Ảo giác).
• Quản lý lời nhắc: Một hệ thống tập trung và có kiểm soát phiên bản để tạo, kiểm tra và triển khai lời nhắc, được đồng bộ hóa liền mạch giữa giao diện người dùng và cơ sở mã của bạn.
• Theo dõi & Gỡ lỗi thời gian thực: Hình dung luồng thực thi từ đầu đến cuối hoàn chỉnh của các ứng dụng AI của bạn để nhanh chóng xác định các điểm nghẽn, lỗi và cơ hội tối ưu hóa.
• Giám sát sản xuất: Nhận thông tin chi tiết sâu sắc về hiệu suất, chi phí, độ trễ và tương tác của người dùng trong thế giới thực để đảm bảo các mô hình của bạn hoạt động tối ưu trong môi trường trực tiếp.
• Sân chơi hợp tác: Một môi trường giống như IDE nơi các thành viên nhóm kỹ thuật và phi kỹ thuật có thể thử nghiệm với lời nhắc, mô hình và dữ liệu trong thời gian thực.
• Bộ dữ liệu vàng: Tạo, quản lý và phiên bản hóa các bộ dữ liệu được tuyển chọn từ dữ liệu thực tế để kiểm tra hồi quy và đánh giá mạnh mẽ.
• Tùy chọn tự lưu trữ: Triển khai Braintrust trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn để kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của bạn, đáp ứng các yêu cầu bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt.
• Proxy AI: Một giao diện thống nhất để tương tác với các nhà cung cấp LLM khác nhau, đơn giản hóa các lệnh gọi API, quản lý thông tin xác thực và chuyển đổi mô hình.
• Quy trình đánh giá của con người: Một hệ thống tích hợp cho phép các chuyên gia con người chấm điểm các kết quả đầu ra của AI, cung cấp phản hồi có giá trị có thể được tích hợp vào bộ dữ liệu và đánh giá của bạn.

Các trường hợp sử dụng Braintrust

Braintrust rất linh hoạt và có thể được áp dụng trong các kịch bản khác nhau trong phát triển AI:

• Thử nghiệm A/B lời nhắc LLM: Một nhà phát triển có thể tạo hai phiên bản của một lời nhắc và chạy đánh giá trên một bộ dữ liệu vàng để xác định một cách khách quan phiên bản nào hoạt động tốt hơn về các chỉ số như độ chính xác, mức độ liên quan hoặc giọng điệu.
• Đo lường và di chuyển mô hình: Khi một mô hình mới như Claude 3.5 Sonnet được phát hành, một nhóm có thể sử dụng Braintrust để đánh giá hiệu suất và chi phí của nó so với mô hình hiện tại (ví dụ: GPT-4o) trên các tác vụ kinh doanh chính trước khi quyết định di chuyển.
• Gỡ lỗi các tác nhân AI phức tạp: Đối với một tác nhân thực hiện nhiều lệnh gọi LLM tuần tự, việc theo dõi của Braintrust sẽ hình dung toàn bộ chuỗi suy nghĩ, giúp dễ dàng phát hiện ra nơi logic bị lỗi hoặc tạo ra kết quả không chính xác.
• Đảm bảo chất lượng cho hệ thống RAG: Các nhóm có thể xây dựng bộ dữ liệu câu hỏi và câu trả lời mong đợi để liên tục kiểm tra hệ thống Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG) của họ, đảm bảo nó không bị suy giảm chất lượng hoặc bắt đầu tạo ra ảo giác.
• Tối ưu hóa chi phí và độ trễ: Một người quản lý sản phẩm có thể sử dụng bảng điều khiển giám sát để theo dõi chi phí và thời gian phản hồi của một tính năng AI trong sản xuất, xác định các truy vấn tốn kém hoặc các điểm nghẽn hiệu suất cần sự chú ý của kỹ thuật.

Ưu điểm của Braintrust

Braintrust mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho các nhóm xây dựng bằng AI:

• Giải pháp toàn diện: Nó bao gồm toàn bộ vòng đời ứng dụng AI, từ thử nghiệm và đánh giá ban đầu đến giám sát sản xuất và cải tiến liên tục.
• Quản lý tính không xác định của AI: Nó mang lại các bài kiểm tra có cấu trúc và các chỉ số khách quan cho thế giới không thể đoán trước của LLM, giúp các nhóm xây dựng các sản phẩm mạnh mẽ và đáng tin cậy.
• Thúc đẩy sự hợp tác nhóm: Giao diện người dùng trực quan của nó được thiết kế cho cả kỹ sư và các bên liên quan phi kỹ thuật như người quản lý sản phẩm, cho phép mọi người đóng góp vào việc cải thiện sản phẩm AI.
• Sự phối hợp giữa mã và giao diện người dùng: Nó đồng bộ hóa liền mạch các cấu hình như lời nhắc giữa giao diện người dùng thân thiện và cơ sở mã sản xuất, thu hẹp khoảng cách giữa thử nghiệm và triển khai.
• Linh hoạt và có thể mở rộng: Với sự hỗ trợ cho các bộ tính điểm tùy chỉnh, các hàm tùy chỉnh và tự lưu trữ, nó có thể được điều chỉnh để phù hợp với các nhu cầu và cơ sở hạ tầng cụ thể của bất kỳ tổ chức nào.

Giá cả và gói dịch vụ

Braintrust cung cấp cấu trúc giá theo cấp được thiết kế để mở rộng theo nhu cầu của bạn:

• Gói miễn phí: $0/tháng. Gói này hoàn hảo cho các cá nhân và nhóm nhỏ mới bắt đầu. Nó bao gồm 1 triệu lượt theo dõi, 1 GB dữ liệu đã xử lý, 10.000 điểm, 14 ngày lưu giữ dữ liệu và người dùng không giới hạn.
• Gói Pro: $249/tháng. Hướng đến các nhóm đang phát triển và các ứng dụng sản xuất, gói này cung cấp số lượt theo dõi không giới hạn, 5 GB dữ liệu đã xử lý ($3/GB sau đó), 50.000 điểm ($1.50/1.000 sau đó), 1 tháng lưu giữ dữ liệu và người dùng không giới hạn.
• Gói Enterprise: Giá tùy chỉnh. Gói này dành cho các tổ chức lớn hoặc những tổ chức có dữ liệu khối lượng lớn hoặc nhạy cảm về quyền riêng tư. Nó bao gồm hỗ trợ cao cấp, cơ sở hạ tầng chuyên dụng và tùy chọn triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây riêng.