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Boundary AI
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Boundary AI

Crea, prueba, observa y mejora fácilmente tus aplicaciones de IA.

Información de la herramienta

Boundary AI es un potente conjunto de herramientas diseñado para optimizar el trabajo de los ingenieros de IA, facilitando el aprovechamiento del potencial de los grandes modelos de lenguaje.

En su núcleo, Boundary AI utiliza un lenguaje de configuración único llamado BAML, o Básicamente, Un Lenguaje Inventado, que mejora enormemente la funcionalidad de los LLMs. Esta herramienta innovadora permite a los ingenieros de IA transformar plantillas de prompts complicadas en funciones fácilmente ejecutables. Esta simplificación no solo hace que la ejecución sea más directa, sino que también reduce la probabilidad de encontrar errores comunes relacionados con el análisis y la escritura.

Trabajar con un LLM a través de BAML es comparable a llamar a una función regular, lo que lo hace instintivo y fácil de usar. Además, el conjunto de herramientas permite pruebas rápidas de nuevos prompts en varios entornos de desarrollo integrados (IDEs), notablemente con la ayuda de la interfaz de usuario VSCode Playground de BAML. Esta función de retroalimentación instantánea es increíblemente útil para los ingenieros que buscan refinar sus prompts de manera eficiente.

Otro componente valioso de Boundary AI es Boundary Studio, que proporciona herramientas para monitorear y rastrear el rendimiento de cada función de LLM a lo largo del tiempo. Esta característica ayuda a los ingenieros a evaluar qué tan bien están funcionando sus implementaciones e identificar oportunidades de mejora.

Construido principalmente en Rust, BAML admite una variedad de modelos, incluidos los de OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral e incluso modelos subidos por los usuarios, con planes futuros para extender las capacidades a modelos no generativos. Al implementar con BAML, el conjunto de herramientas genera código en Python o TypeScript, asegurando versatilidad en el desarrollo.

Lo que distingue a BAML de otras bibliotecas de modelado de datos es su fuerte enfoque en la seguridad de tipos y la transparencia, lo que significa que los prompts nunca están ocultos u oscurecidos. Los usuarios se benefician de un playground integrado que acomoda cualquier modelo y fomenta la experimentación. El compilador de BAML y la extensión de VSCode están disponibles de forma gratuita como código abierto, mientras que las funciones premium para monitorear y mejorar funciones en Boundary Studio tienen un costo.

Pros y Contras

Pros

  • Función de playground incorporada
  • Respaldado por exingenieros de Amazon
  • Ejecución de pruebas más simple
  • Compilador personalizado
  • Opciones de pago para monitoreo
  • Planes para modelos no generativos
  • Pruebas rápidas en IDE
  • Se comparó bien con Pydantic
  • Pruebas instantáneas de prompts
  • Formatos de salida validados
  • Herramienta de monitoreo de rendimiento
  • El código generado por BAML es seguro
  • Admite muchos modelos
  • Funciona con diferentes IDEs
  • Complemento gratuito para VSCode
  • Funciones mejoradas disponibles
  • Tiene interfaz de usuario de VSCode Playground
  • Convierte plantillas complejas en funciones
  • El despliegue no requiere compilador
  • Confiado por muchos desarrolladores
  • Lenguaje de configuración especial BAML
  • Disminuye errores de tipo
  • Únicamente seguro con tipos
  • Compilador BAML gratuito
  • BAML escrito en Rust
  • Fácil de evaluar
  • Estructura de precios clara
  • Funciona con cualquier modelo
  • Mejora el rendimiento de LLM
  • Crea código en Python o Typescript
  • Nunca oculta indicaciones
  • Elimina el código repetitivo de análisis
  • Soportado por Ycombinator
  • Boundary Studio para el seguimiento del rendimiento

Contras

  • Necesita activación manual para la publicación de trazas
  • Código base principal en Rust
  • TypeScript
  • Opciones de pago para monitoreo
  • Posibles problemas de compatibilidad con otros marcos
  • No hay comunicación directa con los servidores
  • Aún no soporta modelos no generativos
  • Depende de ciertos IDEs
  • Necesita conocimiento de BAML
  • Despliegue solo para Python