LlamaFarm ได้เกิดขึ้นเป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อทำให้การนำแอปพลิเคชัน AI ไปใช้งานในเครื่องง่ายขึ้น โดยตอบสนองต่อความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับอำนาจอธิปไตยของข้อมูลและการลดการพึ่งพาบริการ AI บนคลาวด์ โครงการนี้พัฒนาโดยทีมที่เคยสร้างสตาร์ทอัปด้านการยืนยันตัวตนจนมีรายได้ประจำปี 1.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนกลยุทธ์เพื่อแก้ไขสิ่งที่พวกเขาระบุว่าเป็นช่องว่างสำคัญในโครงสร้างพื้นฐาน AI ในเครื่อง
อุตสาหกรรมสุขภาพและกฎหมายแสดงความสนใจอย่างมาก
เฟรมเวิร์กนี้กำลังได้รับความสนใจอย่างมากจากภาคส่วนที่มีข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวด แอปพลิเคชันด้านสุขภาพมีแนวโน้มที่ดีเป็นพิเศษ โดยการอภิปรายในชุมชนเน้นการใช้งานที่มีศักยภาพสำหรับคลินิกแพทย์ขนาดเล็กที่ขาดระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ระดับองค์กร ซึ่งแตกต่างจากโซลูชันปัจจุบันที่มุ่งเป้าไปที่ระบบโรงพยาบาลขนาดใหญ่ผ่านการผสานรวมบนคลาวด์เป็นหลัก LlamaFarm สามารถช่วยให้ผู้ให้บริการสุขภาพขนาดเล็กสามารถนำผู้ช่วย AI ไปใช้งานได้โดยยังคงควบคุมข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยได้อย่างสมบูรณ์
บริษัทกฎหมายเป็นตลาดสำคัญอีกกลุ่มหนึ่ง เนื่องจากต้องการความสามารถด้าน AI แต่ไม่สามารถให้ข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อนออกจากเซิร์ฟเวอร์ของตนได้ แนวทางที่เน้นการใช้งานในเครื่องของเฟรมเวิร์กนี้ช่วยแก้ไขข้อกังวลด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้ในขณะที่ให้ฟังก์ชัน AI ที่อุตสาหกรรมเหล่านี้ต้องการมากขึ้น
กลุ่มเป้าหมายในตลาด
การประยุกต์ใช้ด้านการดูแลสุขภาพ:
- ผู้ช่วย AI สำหรับคลินิกแพทย์ขนาดเล็ก
- เครื่องมือสังเคราะห์ข้อมูลสุขภาพสำหรับผู้บริโภค
- การผสานรวมกับแพลตฟอร์มอย่าง Fasten Health สำหรับ RAG ของบันทึกสุขภาพในพื้นที่
- การปฏิบัติตามข้อกำหนด PHI (Protected Health Information)
อุตสาหกรรมกฎหมาย:
- เครื่องมือวิเคราะห์เอกสารและการวิจัยคดี
- การประมวลผลข้อมูลลูกความโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลบนคลาวด์
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อรักษาความลับระหว่างทนายความกับลูกความ
ภาครัฐและองค์กรขนาดใหญ่:
- ความสามารถในการติดตั้งแบบ air-gapped
- การสนับสนุนแพ็กเกจการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบกำหนดเอง
- การติดตั้งในสภาพแวดล้อมหลากหลาย (จากแล็ปท็อปไปจนถึงศูนย์ข้อมูล)
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคเน้นความยืดหยุ่น
LlamaFarm โดดเด่นด้วยแนวทางการกำหนดค่าแทนการเขียนโค้ด โดยใช้ XML schemas เพื่อกำหนดโครงการ AI ทั้งหมดแทนที่จะต้องการการเขียนโปรแกรมอย่างกว้างขวาง ระบบรองรับผู้ให้บริการโมเดลหลายรายและฐานข้อมูลเวกเตอร์ และสามารถเปลี่ยนระหว่างโมเดลในเครื่องและบริการบนคลาวด์เช่น endpoints ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ได้อย่างราบรื่น ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรสามารถเริ่มต้นด้วยการนำไปใช้ในเครื่องและขยายไปสู่โซลูชันแบบไฮบริดหรือคลาวด์ตามความจำเป็น
เฟรมเวิร์กนี้รวมเครื่องมือที่ครอบคลุมผ่านอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งเดียวที่จัดการโครงการ ชุดข้อมูล และเซสชันแชท นอกจากนี้ยังให้ความเข้ากันได้ของ REST API กับรูปแบบของ OpenAI ทำให้การผสานรวมกับแอปพลิเคชันที่มีอยู่เป็นเรื่องง่าย
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
Runtime ที่รองรับ:
- Ollama (ค่าเริ่มต้นสำหรับโมเดลในเครื่อง)
- Endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
- Lemonade (เร็วๆ นี้)
- การผสานรวม API แบบกำหนดเอง
ตัวเลือกการจัดเก็บ Vector:
- ChromaDB (ค่าเริ่มต้น)
- ระบบ backend ที่ขยายได้สำหรับ store แบบกำหนดเอง
การกำหนดค่า:
- การตรวจสอบ schema แบบ XML
- การเปลี่ยน configuration ของ runtime
- ไฟล์ตั้งค่าที่เป็นมิตรกับ version control
ความเข้ากันได้ของ API:
- REST API รูปแบบ OpenAI
- เซิร์ฟเวอร์ในเครื่องทำงานบน http://localhost:8000
- การสร้างคำสั่ง Curl สำหรับการทดสอบ
กลยุทธ์การสร้างรายได้สร้างสมดุลระหว่างโอเพนซอร์สกับความต้องการขององค์กร
ซึ่งแตกต่างจากโครงการโอเพนซอร์สที่ได้รับการสนับสนุนจากนักลงทุนหลายโครงการที่ในที่สุดแล้วจะแนะนำข้อจำกัดของฟีเจอร์ในเวอร์ชันชุมชน LlamaFarm วางแผนที่จะรักษาฟังก์ชันหลักให้ฟรีอย่างสมบูรณ์ บริษัทตั้งใจที่จะสร้างรายได้ผ่านการสนับสนุนองค์กร การนำไปใช้งานแบบจัดการ และแพ็คเกจการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับองค์กรที่ต้องการการรับรอง HIPAA, SOC2 หรือกฎระเบียบอื่นๆ
เราสร้างรายได้เมื่อทีมต้องการให้มีคนรับประกันในการใช้งานจริง ไม่ใช่สำหรับการใช้ซอฟต์แวร์เอง
แนวทางนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างความไว้วางใจกับนักพัฒนาในขณะที่สร้างกระแสรายได้ที่ยั่งยืนจากองค์กรที่ต้องการการสนับสนุนระดับมืออาชีพและการรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
แก้ไขความท้าทายของการรวมศูนย์
โครงการนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ความกังวลเกี่ยวกับการรวมศูนย์ AI กำลังเพิ่มขึ้นในชุมชนนักพัฒนา เมื่อมีผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เพียงไม่กี่รายที่ควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน AI ส่วนใหญ่ LlamaFarm เสนอทางเลือกที่ช่วยให้องค์กรสามารถรักษาการควบคุมความสามารถด้าน AI ของตนเอง เฟรมเวิร์กรองรับการนำไปใช้งานในสภาพแวดล้อมต่างๆ ตั้งแต่แล็ปท็อปส่วนบุคคลไปจนถึงคลัสเตอร์ Kubernetes ขององค์กร
ทีมยอมรับว่าการนำไปใช้อย่างแพร่หลายจะต้องแก้ไขความซับซ้อนของการนำไปใช้งาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการจัดการทรัพยากร GPU และการเพิ่มประสิทธิภาพรันไทม์ พวกเขากำลังสำรวจการผสานรวมกับโซลูชันการคำนวณแบบกระจายและพิจารณาความร่วมมือกับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานเพื่อทำให้กระบวนการนำไปใช้งานง่ายขึ้น
LlamaFarm แสดงถึงความพยายามที่สำคัญในการทำให้การนำ AI ไปใช้งานเป็นประชาธิปไตยในขณะที่รักษาความยืดหยุ่นและการควบคุมที่หลายองค์กรต้องการ เมื่อโมเดล AI ในเครื่องยังคงพัฒนาความสามารถ เฟรมเวิร์กเช่นนี้อาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับธุรกิจที่ต้องการสร้างสมดุลระหว่างการนำ AI มาใช้กับข้อกังวลด้านอำนาจอธิปไตยของข้อมูล
อ้างอิง: LlamaFarm