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Boundary AI
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Boundary AI

Créez, testez, regardez et améliorez facilement vos applications d'IA.

Informations sur l'outil

Boundary AI est un puissant ensemble d'outils conçu pour rationaliser le travail des ingénieurs en IA, facilitant l'exploitation du potentiel des grands modèles de langage.

Au cœur de Boundary AI se trouve un langage de configuration unique appelé BAML, ou Basically, A Made-up Language, qui améliore considérablement la fonctionnalité des LLM. Cet outil innovant permet aux ingénieurs en IA de transformer des modèles de prompt compliqués en fonctions facilement exécutables. Cette simplification rend non seulement l'exécution plus directe, mais réduit également la probabilité de rencontrer des erreurs courantes liées à l'analyse et à la saisie.

Travailler avec un LLM via BAML est comparable à appeler une fonction régulière, ce qui le rend instinctif et convivial. De plus, l'ensemble d'outils permet de tester rapidement de nouveaux prompts dans divers environnements de développement intégrés (IDE), notamment grâce à l'interface utilisateur VSCode Playground de BAML. Cette fonctionnalité de retour instantané est incroyablement utile pour les ingénieurs cherchant à affiner leurs prompts efficacement.

Un autre composant précieux de Boundary AI est Boundary Studio, qui fournit des outils pour surveiller et suivre la performance de chaque fonction LLM au fil du temps. Cette fonctionnalité aide les ingénieurs à évaluer l'efficacité de leurs implémentations et à identifier des opportunités d'amélioration.

Principalement construit en Rust, BAML prend en charge une variété de modèles, y compris ceux d'OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, et même des modèles téléchargés par les utilisateurs, avec des plans futurs pour étendre les capacités aux modèles non génératifs. Lors du déploiement avec BAML, l'ensemble d'outils génère du code en Python ou TypeScript, garantissant une polyvalence dans le développement.

Ce qui distingue BAML des autres bibliothèques de modélisation de données est son fort accent sur la sécurité des types et la transparence, ce qui signifie que les prompts ne sont jamais cachés ou obscurcis. Les utilisateurs bénéficient d'un terrain de jeu intégré qui s'adapte à n'importe quel modèle et encourage l'expérimentation. Le compilateur BAML et l'extension VSCode sont tous deux disponibles gratuitement en open source, tandis que les fonctionnalités premium pour surveiller et améliorer les fonctions dans Boundary Studio sont payantes.

Avantages et Inconvénients

Avantages

  • Fonctionnalité de terrain de jeu intégrée
  • Soutenu par d'anciens ingénieurs d'Amazon
  • Exécution de test simplifiée
  • Compilateur sur mesure
  • Options payantes pour la surveillance
  • Plans pour des modèles non génératifs
  • Tests rapides dans l'IDE
  • Comparé favorablement à Pydantic
  • Test instantané des prompts
  • Formats de sortie validés
  • Outil de surveillance des performances
  • Le code généré par BAML est sécurisé
  • Prend en charge de nombreux modèles
  • Fonctionne avec différents IDE
  • Add-on gratuit pour VSCode
  • Fonctions améliorées disponibles
  • A une interface utilisateur Playground VSCode
  • Transforme des modèles complexes en fonctions
  • Le déploiement ne nécessite pas de compilateur
  • Fiable pour de nombreux développeurs
  • Langage de configuration spécial BAML
  • Diminue les erreurs de type
  • Uniquement sûr avec les types
  • Compilateur BAML gratuit
  • BAML écrit en Rust
  • Facile à évaluer
  • Structure de prix claire
  • Fonctionne avec n'importe quel modèle
  • Améliore les performances des LLM
  • Crée du code Python ou Typescript
  • Ne cache jamais les invites
  • Supprime le code de parsing superflu
  • Soutenu par Ycombinator
  • Boundary Studio pour le suivi des performances

Inconvénients

  • Nécessite une activation manuelle pour la publication des traces
  • Code source principal en Rust
  • TypeScript
  • Options payantes pour la surveillance
  • Problèmes de compatibilité possibles avec d'autres frameworks
  • Pas de communication directe avec les serveurs
  • Ne prend pas encore en charge les modèles non génératifs
  • Dépend de certains IDE
  • Nécessite des connaissances en BAML
  • Déploiement uniquement pour Python