syftr
syftr の紹介
オープンソースのフレームワークであり、AI エージェントワークフローの構成を迅速に検索し、お客様の特定のデータとユースケースに合わせて最適な構造、コンポーネント、パラメータを決定します。
syftr は、業界標準の RAG ベンチマークにおいて、わずかな精度のトレードオフでコストを最大13倍削減できるワークフローを特定し、 はるかに低い費用でほぼ最適なパフォーマンスを提供します。
syftr が エージェント型 AI の実践者をいかに支援するか
最適なエージェント・パイプラインのパターン、コンポーネント、そのパラメータを選定
複数のハイパーパラメータを迅速に試し、競合する目標を損なわずにコアパフォーマンス指標を向上させるパレート効率の高いフローを特定します。
コストを最小限に抑えて計算を効率的に実行
早期停止機能を使用して、パフォーマンスの高いエージェントワークフローの評価に対してのみコンピューティングリソースを充当します。
最新の技術やモデルを手間なく評価して導入
テストやベンチマークのサイクルを延々と繰り返さずに、新しいテクノロジーと既存のテクノロジーの最もパフォーマンスの高い組み合わせから本番環境に対応したパイプラインを生成します。
パレート評価を使用して、精度、レイテンシー、コストの最適なバランスを見い出し、どの目的も損なわれることがないようにします。
ベイズ最適化手法により、最適でないフローを排除し、コンピューティングコストを 60 ～ 80% 削減します。
黎明期のモデルやワークフロー手法向けに、コンポーネントに依存しない評価と本番環境に対応したパイプラインコードを提供し、組み込みコンポーネントとオープンソースへのコントリビューションを統合します。
パレートフロンティアに沿った、ユースケースに最適なワークフローを検出
全体的な改善を目指している場合でも、最高の精度を追求している場合でも、あるいはコストを最小限に抑えたい場合でも、syftr は新しく最適なパレートフローを特定したり、既存のベースラインの品質を検証します。
拡大する検索スペースを基に構築
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