Palico AI - LLM uygulamalarının performansını en üst düzeye çıkarmaya yönelik çerçeve

• LLM uygulama yığınının "çeşitli kombinasyonlarını kolayca test etmeyi" ve "istenen hedefe hızla ulaşmayı" mümkün kılmak için "hızlı deney" odaklı bir uygulama geliştirme yapısı sunar
• Model, istem, bağlam, iş mantığı ve mimari gibi farklı kombinasyonlarla kolayca değiştirilebilen modüler LLM uygulamaları veya iş akışları oluşturulabilir
• Çok sayıda deney yapıp verileri kullanarak uygulama performansını nesnel olarak değerlendirir ve doğruluğu artırır
• Docker imajı olarak farklı bulut sağlayıcılarına dağıtılabilir
• REST API veya SDK aracılığıyla LLM uygulamaları ya da iş akışları diğer servislerle entegre edilebilir
• Palico Studio üzerinden LLM uygulamaları yönetilebilir

LangChain gibi kütüphaneler ile Palico arasındaki farklar

• LangChain ve LlamaIndex, LLM geliştirmede çeşitli işleri yapmaya yardımcı olan kütüphanelere daha yakındır. Örneğin farklı LLM sağlayıcılarına bağlanma, vektör veritabanı bağlantısı kurma ve evaluation oluşturma gibi işler için araçlar sunarlar. LLM geliştirmede çeşitli işleri yapmaya yardımcı olan çok amaçlı araçlar gibidirler. Bu araçları kullanarak en yüksek üretkenlik için LLM uygulama geliştirmesini nasıl yapılandıracağınız kullanıcıya bağlıdır
• Palico, LLM uygulama geliştirmesinin nasıl yapılandırılması gerektiği konusunda güçlü görüşlere sahip bir çerçevedir (kütüphane değildir). Palico'nun yaklaşımı "hızlı deneylerle doğruluğu artırma" yönünde yoğunlaşır. Palico çerçevesi, LLM uygulamaları kurmak, doğruluğu ölçmek ve deneyler yürütmek için standart bir süreç ile entegre araç seti sunar
• Palico bir çerçeve, LangChain ve LlamaIndex ise kütüphane olduğu için; LLM model çağrıları veya RAG katman yönetimi gibi işlerde LangChain ya da LlamaIndex doğrudan kullanılabilir, deney sürecini sadeleştirmek için ise Palico çerçevesi kullanılabilir

Evaluation kütüphaneleri ile Palico arasındaki farklar

• Evaluation çerçeveleri, yalnızca LLM uygulamalarının yanıtlarını değerlendirmeye yardımcı olan araçlardır. Kendilerine özgü gözlemlenebilirlik ve izleme araçları sunabilirler. Ancak hızlı deneyler için LLM uygulama geliştirmesini yapılandırmaya yardımcı olmazlar. LLM uygulamalarını kurmaya veya dağıtmaya da yardımcı olmazlar. Evaluation çerçeveleri kullanıldığında, kullanıcıların ekipler arasında deney sürecini ölçeklemeye yardımcı olacak kendi deney yönetim sistemlerini kurmaları gerekir. LLM uygulamasının bütününü görebilmek için entegre edilmesi gereken çok sayıda parçalı araç bulunur
• Palico ise LLM uygulamaları kurmayı, deneyleri ölçeklendirmeyi ve dağıtımı destekleyen daha bütünleşik bir çerçevedir. LLM uygulamaları üzerinde çalışmak için daha entegre bir ortam sunar