Palico AI：加速您的LLM应用开发迭代过程

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Palico AI：您的LLM应用开发得力助手

在当今的人工智能浪潮中，大语言模型(LLM)应用的开发正变得越来越普遍。然而，LLM应用的开发过程中常常会面临一些挑战，如准确性不足、延迟过高、成本过大等。为了解决这些问题，开发者需要不断地进行实验和迭代，测试不同的提示、模型和RAG(检索增强生成)管道的组合。这个过程可能会耗费大量的时间和精力。正是在这样的背景下，Palico AI应运而生，为开发者提供了一套强大的工具，以加速LLM应用的开发迭代过程。

Palico AI的核心功能

Palico AI提供了一系列集成工具，主要包括以下几个方面的功能：

构建模块化应用层：Palico AI允许开发者轻松地构建一个模块化的应用层，可以方便地切换不同的模型、提示和自定义逻辑组合。这种灵活性使得开发者能够快速测试和比较不同的配置，找出最佳方案。
性能基准测试：通过设置基准测试，开发者可以定义应用的预期行为，并衡量其输出。Palico AI提供了一些开箱即用的指标，同时也支持自定义指标，让开发者能够全面评估应用的性能。
实验管理：Palico AI帮助开发者设置迭代循环，不断改进应用的性能。它提供了实验管理功能，让开发者可以轻松地运行评估、分析结果，并比较不同配置的表现。
部署支持：Palico应用可以编译为docker镜像，方便部署到任何云服务提供商。这种灵活性使得开发者可以根据自己的需求选择最合适的部署环境。
客户端SDK：Palico AI提供了客户端SDK，使得开发者可以轻松地从其他服务连接到LLM代理或工作流。这种集成能力大大提高了应用的可扩展性和互操作性。
追踪功能：Palico AI默认提供了追踪功能，并支持使用OpenTelemetry添加自定义追踪。这使得开发者可以深入了解应用的运行情况，及时发现和解决问题。
Palico Studio：这是Palico应用的控制面板，在开发过程中在本地运行，帮助开发。在生产环境中，它可以用于监控运行时分析。通过Palico Studio，开发者可以与LLM应用交互、比较不同的响应、管理实验、审查运行时追踪等。

Palico AI Overview

深入了解Palico AI的核心组件

构建模块化应用层

Palico AI的核心构建块是"Agent"，它具有一个chat()方法。开发者可以使用任何外部库来实现自己的Agent。例如：

class ChatbotAgent implements LLMAgent {
  static readonly NAME: string = __dirname.split('/').pop()!;

  async chat(
    content: ConversationRequestContent,
    context: ConversationContext
  ): Promise<LLMAgentResponse> {
    const { userMessage } = content;
    const { appConfig } = context;
    // 您的LLM提示和模型调用
    const response = await portkey.chat.completions.create({
      messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a pirate' },
        { role: 'user', content: 'Hello' },
      ],
      model: appConfig.model,
    });
    return {
      messages: response.messages,
    };
  }
}

这种设计允许开发者轻松地测试不同的应用逻辑配置，通过appConfig参数来控制特性标志。