

Laminar
紹介 :
Laminarは、AIエージェントとRAGアプリケーション向けに設計された、DataDogやPostHogのような機能を提供するオープンソースの監視と分析ツールです。OpenTelemetryに基づいた自動監視により、迅速かつ信頼性の高いデータ収集と分析を可能にします。Rustで記述されており、高性能と信頼性を備え、大規模データ処理に適しています。詳細なトレース、イベント、分析機能を提供することで、開発者と企業はAIアプリケーションのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを最適化できます。
ターゲットユーザー :
Laminarのターゲットユーザーは、AIアプリケーション開発者や企業、特にAIエージェントとRAGアプリケーションのパフォーマンスを監視および分析する必要があるチームです。大量のデータを迅速かつ確実に収集?分析する必要がある場合に適しており、アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、より賢明なビジネス上の意思決定を支援します。
使用シナリオ
開発者はLaminarを使用してAIチャットボットのパフォーマンスを監視し、パフォーマンスボトルネックを迅速に発見して修正しました。
企業はLaminarを使用してユーザー行動を分析し、AIレコメンドシステムの精度を最適化しました。
データサイエンティストはLaminarを使用して大規模な機械学習モデルのトレーニングプロセスをトレースおよび分析し、モデルの効率と効果を向上させました。
製品特徴
OpenTelemetryベースの自動監視により、わずか2行のコードでLLM/ベクトルデータベース呼び出しの自動トレースを実現します。
セマンティックイベント分析に対応し、LLMパイプラインのバックグラウンドジョブキューを処理し、出力をトレース可能な指標に変換します。
Rust、RabbitMQ、Postgres、ClickHouseなど、最新のテクノロジースタックを使用して構築されており、高性能と拡張性を保証します。
トレース、スパン、イベントを視覚化する直感的で高速なダッシュボードを提供します。
Docker Composeによるローカル展開に対応しており、開発者は簡単に開始できます。
Pythonコードの自動監視とデコレータを提供し、関数入出力のトレースを簡素化します。
即時イベントとデータ評価に基づくイベントの送信に対応し、イベント処理の柔軟性を高めます。
UIでLLM呼び出しチェーンのLaminarパイプラインを作成および管理でき、複雑なプロセス管理を簡素化します。
使用チュートリアル
LaminarのGitHubページにアクセスして、プロジェクトの詳細とドキュメントを確認します。
Docker Composeを使用してローカルバージョンを起動し、ドキュメントの手順に従います。
プロジェクトにLaminarを統合し、数行のコードを追加してLLM呼び出しを自動的に監視します。
提供されているデコレータを使用して、特定の関数の入出力を手動でトレースします。
Laminarのダッシュボードを使用して、トレースデータを表示および分析します。
必要に応じて、即時イベントやデータ評価に基づくイベントを送信します。
Laminar UIでLLM呼び出しチェーンのパイプラインを作成および管理します。
ドキュメントとチュートリアルを読んで、Laminarを使用してAIアプリケーションを最適化する方法を詳しく学習します。
おすすめAI製品

Chatgpt リンク
ChatGPTツールは、1000を超えるすぐに使えるChatGPTテンプレートとプロンプトをまとめたプラットフォームです。ChatGPTや今後登場する生成系AIツールの活用をスムーズにするための便利な場所を提供します。マーケティング、SEO、営業、コンテンツ作成、履歴書作成、EC、カスタマーサービス、UXデザイン、Web開発、ビジネスなど、幅広い分野と用途をカバーする様々なテンプレートとプロンプトを用意しています。テンプレートを参照し、自分のニーズに合わせて適用、必要に応じてカスタマイズできます。
AIツール
1.3M

Openui
UIコンポーネントの構築は、多くの場合退屈な作業です。OpenUIは、このプロセスを楽しく、迅速で、柔軟なものにすることを目指しています。これは、W&Bが次世代ツールのテストとプロトタイピングに使用しているツールであり、LLMを基盤とした強力なアプリケーションを構築するために使用されます。想像力でUIを記述し、リアルタイムでレンダリング結果を確認できます。変更を要求し、HTMLをReact、Svelte、Webコンポーネントなどに変換できます。V0のオープンソース版で、多少洗練されていないバージョンと考えてください。
AI開発助手
756.0K