4 puntos por xguru 2024-12-19 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp
  • Diseñado como un DataDog + PostHog para apps con LLM, para ser rápido, estable y escalable
    • Permite hacer Trace, Evaluate, Label y Analyze de datos de LLM
  • Stack basado en Rust compuesto por RabbitMQ (cola de mensajes) + Postgres (almacenamiento) + Clickhouse (análisis) + Qdrant (búsqueda semántica)

Qué diferencia a Laminar

  • Se enfoca no solo en las llamadas al LLM, sino en procesar el rastreo completo de ejecución (execution trace)
  • Instrumentación basada en OpenTelemetry: con solo 2 líneas de código + decoradores, realiza automáticamente llamadas a LLM/vector DB y rastrea funciones
    • Construyó un recolector en Rust para spans de OpenTelemetry (Otel) usando reglas semánticas de GenAI
  • Análisis basado en eventos semánticos
    • Laminar aloja la cola de trabajos en segundo plano de los pipelines de LLM, y la salida del pipeline se convierte en métricas
    • Puede rastrear “métricas semánticas” (como lo que realmente dice un agente de IA) y vincularlas con el lugar donde ocurren dentro del rastreo
  • Separa la lógica principal de la app del procesamiento de eventos del LLM

Pipeline Builder

  • Usa una UI de grafos que representa los LLM y las funciones utilitarias como nodos, y el flujo de datos como aristas
  • Construyó un motor de ejecución de tareas personalizado que soporta ejecución de ramas en paralelo, ciclos y ramas
  • Los pipelines se pueden invocar directamente como endpoints de API
  • Laminar rastrea los pipelines directamente, eliminando la sobrecarga de enviar grandes volúmenes de salida por la red

Función de búsqueda de rastreos

  • Indexa cada span en una vector DB y realiza búsqueda híbrida en tiempo de consulta
  • Esta función todavía está en beta, pero será una parte importante de la plataforma en el futuro

Función de evaluación

  • Adopta el enfoque de Braintrust y Weights & Biases de “ejecutar todo localmente y enviar los resultados al servidor”
  • Con un SDK simple y un buen dashboard, se puede rastrear todo
  • La función de evaluación aún está en una etapa temprana, pero la están impulsando activamente

Objetivo de Laminar

  • Convertirse en la “Supabase para LLMOps”, una plataforma integral open source estándar para todo lo relacionado con LLM/GenAI

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