Julep

Julep AI：构建可扩展AI工作流程的服务器端平台

产品介绍

Julep AI是一个服务器端AI工作流程平台，允许数据科学团队使用简单的、声明式的基于YAML的配置来构建、迭代和部署多步骤AI管道。它不同于传统的AI开发方法，Julep AI将软件工程的严谨性融入AI开发中，通过其8-Factor Agent方法论，将AI组件视为适当的系统元素，从而实现高效、可扩展的AI应用构建。Julep AI尤其适合企业环境中的数据科学家和机器学习工程师，帮助他们快速将AI原型转化为生产环境，无需繁重的后端工程工作。

使用技巧

• 充分利用YAML配置： YAML配置是Julep AI的核心，熟练掌握YAML语法可以提高开发效率。

• 模块化设计： 将复杂的流程分解成小的、独立的模块，方便维护和扩展。

• 充分利用内置工具： Julep AI提供了一些内置工具，例如RAG，可以简化开发过程。

• 监控和日志： 密切关注工作流程的执行情况，及时发现和解决问题。

• 版本控制： 使用版本控制系统管理代码和配置，方便回滚和协作。

常见问题

• Julep AI是什么？ Julep AI是一个服务器端AI工作流程平台，用于构建、迭代和部署多步骤AI管道。

• Julep AI适合谁？ Julep AI适合数据科学家和机器学习工程师，特别是那些希望快速将AI原型转化为生产环境的企业用户。

• Julep AI与其他AI开发平台有何不同？ Julep AI将软件工程的严谨性融入AI开发中，提供更强大的可扩展性和可靠性。

• Julep AI如何处理扩展和容错？ Julep AI自动扩展以处理数千到数百万次执行，并具有强大的容错能力、状态管理和长时间运行的执行能力，以确保可靠的生产级工作流程。

• Julep AI是否安全且适合企业级使用？ 是的，Julep AI专为企业需求而构建，提供私有部署、强大的安全措施和合规性功能，确保平台可靠且适合生产环境。

• Julep AI支持哪些类型的AI模型？ Julep AI支持多种AI模型，包括但不限于大型语言模型（LLM）。

• Julep AI如何与其他系统集成？ Julep AI可以通过API与其他系统集成。

关键词：Julep AI, AI工作流程, 服务器端AI, YAML配置, 数据科学, 机器学习, 模型独立性, 状态管理, 可扩展性, 容错性, 生产级, 企业级, 快速原型设计, 模块化设计, API集成, Python SDK, Javascript SDK

主要特点

• 快速原型设计： 使用内置的RAG、内部状态管理和外部工具，几分钟内即可从想法到演示。

• 生产就绪： 使用托管基础设施和诸如长时间运行的任务、自动重试和错误处理等功能，立即上线。

• 模块化设计： 通过连接任何外部API、在LLM之间切换和添加自定义工具，像乐高积木一样构建功能。

• 无限扩展： 通过自动扩展和负载平衡处理数百万个并发用户。

• 面向未来： 随时添加新的AI模型，集成任何新的工具或API。

• 完全控制： 完全了解AI操作，轻松管理成本和性能。

• 8-Factor Agent 方法论： 将提示视为代码，定义清晰的工具接口，实现模型独立性，进行上下文管理，使用地面实况示例，进行结构化推理，采用基于工作流程的模型，实现完全可观察性。

使用方法

Julep AI主要通过YAML配置文件定义AI工作流程。用户需要定义代理（Agent）、工具（Tools）和任务（Tasks）。代理是执行任务的实体，工具是代理可以使用的外部资源（例如，API调用、数据库查询等），任务则定义了工作流程的步骤和逻辑。 Julep AI提供Python和Javascript SDK，方便用户集成和部署。 用户可以通过命令行工具部署和管理工作流程。 详细的使用方法请参考Julep AI的文档和示例。

价格说明

Julep AI提供慷慨的免费层用于实验。付费计划主要有两种模式：基于用量的定价模式（按执行的工作流程步骤收费）适用于云平台；而对于大型组织，则提供专用的企业/本地部署。具体价格请参考Julep AI官方网站。