Laminar: plataforma de código abierto de ingeniería de productos de IA para facilitar el seguimiento y la evaluación de la visualización de datos

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Introducción general

Laminar es una plataforma de optimización de ingeniería de IA de código abierto centrada en la ingeniería de IA desde los primeros principios. Ayuda a los usuarios a recopilar, comprender y utilizar datos para mejorar la calidad de las aplicaciones LLM (Large Language Model). Laminar proporciona capacidades completas de observabilidad, análisis de texto, evaluación y gestión de la cadena de pistas para ayudar a los usuarios a crear y optimizar productos de IA complejos. Ya se trate de seguimiento de datos, evaluación en línea o creación de conjuntos de datos, Laminar proporciona un potente soporte para ayudar a los usuarios a lograr un desarrollo y despliegue eficientes de la IA.

Su moderna pila de tecnología de código abierto incluye Rust, RabbitMQ, Postgres, Clickhouse y más, garantizando un alto rendimiento y una baja sobrecarga. Los usuarios pueden desplegar rápidamente con Docker Compose o disfrutar de todas las funcionalidades mediante una plataforma alojada.

DEMO: https://www.lmnr.ai/

Lista de funciones

Seguimiento de datosDocumentar cada paso de la ejecución de la aplicación LLM y recopilar datos valiosos para una mejor evaluación y puesta a punto.
Evaluación en líneaPara cada tramo recibido, configure LLM como evaluador o utilice un evaluador de script Python.
Construcción del conjunto de datos: Construcción de conjuntos de datos a partir de datos de seguimiento para evaluar, afinar e impulsar la ingeniería.
Gestión de la cadena del taco: Soporte para construir y alojar cadenas de cue complejas, incluyendo pipelines LLM híbridos o autorreflexivos de agentes.
Código abierto y autoalojamientoSoftware de código abierto: Completamente de código abierto, fácilmente autoalojable y listo para funcionar con sólo unos pocos comandos.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

Clonación de repositorios GitHub:

git clone https://github.com/lmnr-ai/lmnr

Vaya al catálogo de proyectos:
```
cd lmnr
```
Empezar con Docker Compose:
```
docker compose up -d
```

Guía de funcionamiento

Seguimiento de datos

inicializaciónImportar Laminar en el código e inicializar la clave API del proyecto.
```
from lmnr import Laminar, observe
Laminar.initialize(project_api_key="...")
```
función de comentario: Uso@observeAnote las funciones que deben rastrearse.
```
@observe()
def my_function():
...
```

Evaluación en línea

Configuración del evaluadorEl LLM puede configurarse para actuar como juez o utilizar un evaluador de script Python para evaluar y marcar cada tramo recibido.
```
# 示例代码
evaluator = LLMJudge()
evaluator.evaluate(span)
```

Construcción del conjunto de datos

Creación de un conjunto de datos: Construye conjuntos de datos a partir de los datos de seguimiento para su posterior evaluación y ajuste.
```
dataset = create_dataset_from_traces(traces)
```

Gestión de la cadena del taco

Construir una cadena de tacos: Soporte para la construcción de cadenas de pistas complejas, incluyendo la mezcla de agentes o los conductos LLM autorreflexivos.
```
chain = PromptChain()
chain.add_prompt(prompt)
```

autoalojado

Pasos autogestionadosPara empezar a autoalojarse con unos pocos comandos, asegúrese de que Docker y Docker Compose están instalados en su entorno.
```
git clone https://github.com/lmnr-ai/lmnr
cd lmnr
docker compose up -d
```