Palico AI - Un framework pour maximiser les performances des applications LLM

• Fournit une structure de développement d’applications pour des « expérimentations rapides », afin de « tester facilement diverses combinaisons » dans la stack d’applications LLM et « d’atteindre rapidement l’objectif souhaité »
• Permet de créer des applications LLM ou des workflows modulaires, faciles à remplacer avec diverses combinaisons de modèles, prompts, contexte, logique métier, architecture, etc.
• Permet de mener de nombreuses expérimentations et d’évaluer objectivement les performances d’une application à partir des données afin d’améliorer la précision
• Déployable chez d’autres fournisseurs cloud sous forme d’image Docker
• Permet d’intégrer une application LLM ou un workflow à d’autres services via une API REST ou un SDK
• Permet de gérer les applications LLM via Palico Studio

Différences entre des bibliothèques comme LangChain et Palico

• LangChain et LlamaIndex sont davantage des bibliothèques qui aident à accomplir diverses tâches dans le développement LLM. Par exemple, elles fournissent des outils pour se connecter à différents fournisseurs de LLM, à des bases de données vectorielles, pour générer des évaluations, etc. Elles ressemblent à des outils polyvalents qui facilitent différents travaux liés au développement LLM. Structurer le développement d’une application LLM pour obtenir une productivité maximale avec ces outils reste à la charge de l’utilisateur
• Palico est un framework (et non une bibliothèque) avec une opinion forte sur la manière de structurer le développement d’applications LLM. La vision de Palico est orientée vers « l’amélioration de la précision grâce à des expérimentations rapides ». En utilisant le framework Palico, on dispose d’un processus standard et d’un ensemble d’outils intégrés pour construire des applications LLM, mesurer la précision et exécuter des expérimentations
• Comme Palico est un framework et que LangChain ou LlamaIndex sont des bibliothèques, il est possible d’utiliser directement LangChain ou LlamaIndex pour des tâches comme l’appel de modèles LLM ou la gestion de couches RAG, tout en utilisant le framework Palico pour simplifier le processus d’expérimentation

Différences entre les bibliothèques d’évaluation et Palico

• Les frameworks d’évaluation ne sont que des outils qui aident à évaluer les réponses d’une application LLM. Ils peuvent fournir des outils propriétaires d’observabilité et de traçage. En revanche, ils n’aident pas à structurer le développement d’applications LLM pour des expérimentations rapides. Ils n’aident ni à construire ni à déployer des applications LLM. Lorsqu’on utilise un framework d’évaluation, l’utilisateur doit mettre en place son propre système de gestion des expérimentations afin de faciliter le passage à l’échelle du processus entre les équipes. Il existe de nombreux outils fragmentés à intégrer pour obtenir une vue d’ensemble complète d’une application LLM
• Palico est un framework plus intégré qui aide à construire des applications LLM, à faire évoluer les expérimentations et à les déployer. Il fournit un environnement plus unifié pour travailler sur des applications LLM