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Laminar.ai
简介 :
Laminar是一个开源的全栈平台，专注于从第一性原理出发进行AI工程。它帮助用户收集、理解和使用数据，以提高大型语言模型（LLM）应用的质量。Laminar支持对文本和图像模型的追踪，并且即将支持音频模型。产品的主要优点包括零开销的可观测性、在线评估、数据集构建和LLM链管理。Laminar完全开源，易于自托管，适合需要构建和管理LLM产品的开发者和团队。
需求人群 :
目标受众为开发者、数据科学家和AI工程师，他们需要构建、测试和优化大型语言模型产品。Laminar提供了一套完整的工具，帮助他们从数据收集到模型优化的整个流程中提高效率和效果。
使用场景
开发者使用Laminar追踪他们的LLM应用，以收集执行数据并优化模型性能。
数据科学家通过Laminar的在线评估功能自动化评估过程，提高评估效率。
AI工程师利用Laminar构建复杂的LLM管道，实现更高级的自动化任务。
产品特色
Traces（追踪）：提供对LLM应用每一步执行的清晰视图，并同时收集宝贵的数据。
Zero-overhead observability（零开销可观测性）：所有追踪通过gRPC在后台发送，开销极小。
Online evaluations（在线评估）：可以设置LLM-as-a-judge或Python脚本评估器，对每个接收到的跨度进行评估。
Datasets（数据集）：可以从追踪中构建数据集，并在评估、微调和提示工程中使用它们。
Prompt chain management（提示链管理）：可以构建和托管复杂的链，包括代理的混合或自反射LLM管道。
Fully open-source（完全开源）：Laminar完全开源，易于通过几个命令开始使用。
使用教程
1. 访问Laminar的GitHub页面，克隆代码库。
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2. 进入克隆的目录，使用Docker Compose启动服务。
3. 访问Laminar文档，了解如何初始化项目并开始使用。
4. 使用Laminar的追踪功能收集应用数据。
5. 根据收集的数据设置在线评估，自动化评估过程。
6. 构建数据集，用于模型的进一步训练和优化。
7. 利用Laminar管理提示链，构建复杂的LLM应用。
8. 探索Laminar的开源社区，获取支持和最佳实践。
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