- มอบโครงสร้างการพัฒนาแอปสำหรับการ "ทดลองอย่างรวดเร็ว" เพื่อให้สามารถ "ทดสอบชุดค่าผสมที่หลากหลาย" ของสแตก LLM Application ได้อย่างง่ายดาย และ "ไปถึงเป้าหมายที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว"
- สามารถสร้าง LLM Application หรือ Workflow แบบโมดูลาร์ที่สลับเปลี่ยนได้ง่าย ด้วยชุดค่าผสมที่หลากหลายของโมเดล, พรอมป์ต์, คอนเท็กซ์, บิสสิเนสลอจิก, สถาปัตยกรรม ฯลฯ
- ทำการทดลองจำนวนมากและใช้ข้อมูลเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันอย่างเป็นกลาง เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ
- สามารถดีพลอยไปยังผู้ให้บริการคลาวด์รายอื่นผ่าน Docker image ได้
- สามารถผสานรวม LLM Application หรือ Workflow เข้ากับบริการอื่นผ่าน REST API หรือ SDK ได้
- สามารถจัดการ LLM Application ผ่าน Palico Studio ได้
ความแตกต่างระหว่างไลบรารีอย่าง LangChain กับ Palico
- LangChain และ LlamaIndex มีลักษณะใกล้เคียงกับไลบรารีที่ช่วยให้ทำงานหลากหลายอย่างในการพัฒนา LLM ได้ ตัวอย่างเช่น มีเครื่องมือสำหรับเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ LLM รายอื่น เชื่อมต่อกับเวกเตอร์ดาต้าเบส หรือสร้าง Evaluation เป็นต้น เปรียบได้กับเครื่องมือสารพัดประโยชน์ที่ช่วยทำงานหลากหลายด้านในการพัฒนา LLM ส่วนการจัดโครงสร้างการพัฒนา LLM Application เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำงานสูงสุดนั้นขึ้นอยู่กับผู้ใช้
- Palico เป็นเฟรมเวิร์ก (ไม่ใช่ไลบรารี) ที่มีแนวทางที่ชัดเจนอย่างมาก (opinion) ว่าควรจัดโครงสร้างการพัฒนา LLM Application อย่างไร โดยแนวทางของ Palico เอนเอียงไปที่ "การเพิ่มความแม่นยำผ่านการทดลองอย่างรวดเร็ว" เมื่อใช้เฟรมเวิร์ก Palico จะมีทั้งกระบวนการมาตรฐานและชุดเครื่องมือแบบบูรณาการสำหรับสร้าง LLM Application วัดความแม่นยำ และรันการทดลอง
- เนื่องจาก Palico เป็นเฟรมเวิร์ก ขณะที่ LangChain และ LlamaIndex เป็นไลบรารี จึงสามารถใช้ LangChain หรือ LlamaIndex ได้โดยตรงสำหรับงานอย่างการเรียกใช้โมเดล LLM หรือการจัดการชั้น RAG และใช้เฟรมเวิร์ก Palico เพื่อทำให้กระบวนการทดลองเรียบง่ายขึ้น
ความแตกต่างระหว่างไลบรารี Evaluation กับ Palico
- เฟรมเวิร์ก Evaluation เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยประเมินคำตอบของ LLM Application และอาจมีเครื่องมือด้าน observability และ tracing แบบเฉพาะทางให้ด้วย แต่ไม่ได้ช่วยจัดโครงสร้างการพัฒนา LLM Application เพื่อการทดลองอย่างรวดเร็ว และไม่ได้ช่วยในการสร้างหรือดีพลอย LLM Application เมื่อใช้เฟรมเวิร์ก Evaluation ผู้ใช้ต้องสร้างระบบจัดการการทดลองของตนเองเพื่อช่วยขยายกระบวนการทดลองข้ามทีม อีกทั้งยังมีเครื่องมือที่แยกส่วนจำนวนมากซึ่งต้องนำมาผสานรวมกันเพื่อมองเห็นภาพรวมทั้งหมดของ LLM Application
- Palico เป็นเฟรมเวิร์กที่บูรณาการมากกว่า ซึ่งช่วยทั้งการสร้าง LLM Application การขยายการทดลอง และการดีพลอย ทำให้ได้สภาพแวดล้อมที่รวมศูนย์มากขึ้นสำหรับการทำงานกับ LLM Application
ยังไม่มีความคิดเห็น