Latitude の概要
Latitude: オープンソース LLM 開発プラットフォーム
Latitude とは? Latitude は、大規模言語モデル (LLM) を扱うプロダクトチーム向けに設計された、エンドツーエンドの オープンソース AI エンジニアリングプラットフォーム です。これにより、ドメインエキスパートはエンジニアと協力して、本番環境グレードの LLM 機能を効率的に出荷および維持できます。 Latitude は、AI エンジニアリングのベストプラクティスを実装するのに役立ち、信頼性の高い製品を自信を持って提供できます。
主な機能:
- Prompt Manager: チームと協力してプロンプトを作成および反復処理します。
- Playground: 本番環境にプッシュする前に、プロンプトを大規模に反復処理します。
- Evaluations: 生成されたログに対して、LLM-as-judge、ルールベース、または人間の評価を実行します。
- Datasets: ログからデータセットを作成して、プロンプトまたは評価を一括でテストします。
- Observability: すべてのリクエストを自動的にログに記録してデバッグします。
- Refiner: 評価に基づいてプロンプトを自動的に改善します。
Latitude の仕組み:
Latitude は、LLM 開発のための合理化されたワークフローを促進します。
- プロンプトを設計する: Latitude のプロンプトマネージャーを使用して、本番環境に出荷する前に、プロンプトを大規模に設計およびテストします。機能には、AI 支援プロンプトの作成、高度なプロンプトテンプレート、およびバッチ実験の実行が含まれます。
- 評価、比較、および改良: LLM-as-judge、Human-in-the-loop、またはグラウンドトゥルース評価による実験を、本番環境または合成データを使用して簡単に行います。包括的な分析のために自動ロギングを活用します。
- 自信を持ってデプロイ: Latitude から新しいプロンプトを発行し、SDK またはゲートウェイを使用して統合します。バージョン管理とシームレスな本番環境プッシュのメリットを享受してください。
- ゴールデンデータセットを構築: データセットマネージャーと合成データセットを使用して、回帰テストまたはファインチューニング用の高品質のラベル付きデータセットを作成および維持します。
Latitude が重要な理由:
Latitude は、LLM を利用したアプリケーションの構築と維持の課題に対処します。包括的なプラットフォームを提供することで、開発プロセスを簡素化し、チームが信頼性が高くスケーラブルな AI 製品を構築できるようにします。
主なメリット:
- 生産性の向上: プロンプトエンジニアリングと評価を合理化します。
- 信頼性の向上: 厳格なテストを通じて、LLM アプリケーションの品質を保証します。
- 市場投入までの時間短縮: 開発とデプロイのプロセスを加速します。
- コラボレーション: ドメインエキスパートとエンジニア間のコラボレーションを促進します。
Latitude の始め方:
- Latitude GitHub リポジトリ にアクセスします。
- 指示に従って、オープンソースプラットフォームをセットアップします。
- LLM 機能の設計、評価、およびデプロイを開始します。
Latitude は誰のため?
Latitude は、LLM を扱うプロダクトチーム向けに設計されています。対象は次のとおりです。
- AI Engineers
- Data Scientists
- Product Managers
- Domain Experts
価格
Latitude には、毎月最大 40,000 回のプロンプトと評価の実行が無料で含まれる Hobby ティアがあります。
Latitude はどこで使用できますか?
Latitude は、次のようなさまざまなアプリケーションに統合できます。
- Chatbots
- Content Generation Tools
- Search Engines
- Personalized Recommendations
Latitude は、AI 製品を設計、評価、および改良するためのエンドツーエンドのプラットフォームであり、より優れた AI 製品を構築できます。 Prompt Manager、Playground、Evaluations、Datasets などの機能を備えた Latitude は、本番環境対応の LLM アプリケーションを作成するために必要なすべてを提供します。
"Latitude" のベストな代替ツール
gpt-prompt-engineerは、カスタムテストケースに基づいてプロンプトを生成、テスト、ランク付けすることにより、大規模言語モデル(LLM)に最適なプロンプトを見つけるプロセスを自動化します。GPT-4およびClaude 3を使用してAIプロンプトを最適化します。
Agent Zeroは、自律的に学習し成長する自律エージェントを構築するためのオープンソースAIフレームワークです。マルチエージェント協調、コード実行、カスタマイズ可能なツールを特徴とします。
Unstract は、LLM を使用して非構造化ドキュメントからデータを抽出するために特別に構築された、オープンソースのノーコードプラットフォームです。API および ETL パイプラインを非構造化データに簡単にデプロイできます。
Weco AIはAIDE MLテクノロジーを使用して機械学習実験を自動化し、AI駆動のコード評価と体系的な実験を通じてMLパイプラインを最適化し、精度とパフォーマンス指標を向上させます。
Xanderは、オープンソースのデスクトッププラットフォームで、ノーコードAIモデルトレーニングを可能にします。自然言語でタスクを記述するだけで、テキスト分類、画像分析、LLMファインチューニングの自動化パイプラインを実行し、ローカルマシンでプライバシーとパフォーマンスを確保します。
Awesome ChatGPT Prompts リポジトリを探求。ChatGPT と他の LLM(Claude、Gemini など)を最適化するためのキュレートされたプロンプトコレクションで、執筆からコーディングまでのタスクに。信頼できる例で AI インタラクションを強化。
データからのインテリジェンスとコンテキストで駆動される高精度のエンジニアリングタスクを実行するコードベース向けタスク指向のカスタムエージェントを構築します。システムデザイン、デバッグ、統合テスト、オンボーディングなどのユースケース向けにエージェントを構築。
Roo Code は VS Code 向けのオープンソース AI 駆動コーディングアシスタントで、多ファイル編集、デバッグ、アーキテクチャのための AI エージェントを備えています。さまざまなモデルをサポートし、プライバシーを確保し、ワークフローに合わせてカスタマイズして効率的な開発を実現します。
Devika AIは、高レベルの指示を理解し、それを分解し、関連情報を調査し、Claude 3、GPT-4、GPT-3.5、およびローカルLLMを使用してコードを生成できるオープンソースのAIソフトウェアエンジニアです。
Bolt Foundryは、AIの動作を予測可能かつテスト可能にするためのコンテキストエンジニアリングツールを提供し、信頼できるLLM製品の構築を支援します。コードをテストするのと同じようにLLMをテストします。
ModelFusion:GPT-4、Claudeなどのためのコスト計算機、プロンプトライブラリ、AI可観測性ツールを備えた2025年向けの完全なLLMツールキット。