红熊与其他平台对比
红熊是一款人工智能大模型应用开发中台，结合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps（Large Language Model Operations）的理念，旨在帮助开发者快速搭建生产级的生成式 AI 应用。
LLMOps涵盖了大型语言模型（如GPT系列）的开发、部署、维护和优化，确保这些强大的AI模型能够高效、可扩展、安全地应用于实际项目。其涉及的方面包括模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等。
适用红熊前后开发 AI 应用的各环节差异与优势对比
| 步骤 | 未使用LLMOps平台的情况 | 适用红熊平台优势 | 时间差异 |
|---|---|---|---|
| 开发应用前&后端 | 集成和封装LLM能力，花费较多时间开发前端应用 | 直接使用红熊的后端服务，可基于WebApp脚手架开发 | -90% |
| Prompt Engineering | 仅能通过调用API或Playground进行 | 结合用户输入数据所见即所得完成调试 | -35% |
| 数据准备与嵌入 | 编写代码实现长文本数据处理、嵌入 | 在平台上传文本或绑定数据源即可 | -90% |
| 应用日志与分析 | 编写代码记录日志，访问数据库查看 | 平台提供实时日志与分析 | -80% |
| 数据分析与微调 | 技术人员进行数据管理和创建微调队列 | 非技术人员可协同，可视化模型调整 | -75% |
| AI 插件开发与集成 | 编写代码创建、集成AI插件 | 平台提供可视化工具创建、集成插件能力 | -75% |
使用红熊这样的LLMOps平台开发LLM应用的优势
- 数据准备：
- 平台提供数据收集和预处理工具，简化了数据清洗和标注的工作，最小化甚至消除了编码工作。
- Prompt Engineering：
- 所见即所得的Prompt编辑和调试，根据用户输入的数据进行实时优化和调整。
- 嵌入和上下文管理：
- 自动处理长上下文的嵌入、存储和管理，提高效率和扩展性，无需编写大量代码。
- 应用监控与维护：
- 实时监控性能数据，快速发现和处理问题，确保应用程序的稳定运行，提供完整的日志记录。
- 微调数据准备：
- 提供人工标注数据集的批量导出，在应用运营过程中收集线上反馈数据持续改善模型效果。
系统和运营：
- 易用的界面，非技术人员也可参与，支持多人协同，降低开发和维护成本。与传统开发方式相比，红熊提供了更加透明和易于监控的应用管理，让团队成员更好地了解应用的运行情况。
红熊平台的核心特性：
- 易用的界面，非技术人员也可参与，支持多人协同，降低开发和维护成本。与传统开发方式相比，红熊提供了更加透明和易于监控的应用管理，让团队成员更好地了解应用的运行情况。
集成开发环境：红熊提供集成开发环境，使开发者能够在同一平台上完成从开发到部署的所有工作，无需切换工具。
- 自动化工作流：支持自动化的模型训练、部署和监控工作流，减少手动操作的时间和出错概率。
- 安全性和合规性：内置的安全性和合规性管理工具，确保应用和数据符合相关法规和标准。
- 扩展性：平台设计具有高度的扩展性，能够适应从小规模试验到大规模生产的各种需求。