描述
Klu.ai 提供了一个全面的平台,用于构建和管理 LLM 应用,使团队能够自信地从提示草稿过渡到生产环境。该平台专注于协作、迭代和可观测性,确保 AI 体验的可靠性和高性能。
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Klu 的核心是提供一个用于协作式提示设计的 Studio。这个共享工作空间允许团队高效地构建、迭代和版本化提示,并包含内置的评估工作流。此功能对于协调产品、工程和研究团队至关重要,为提示开发提供了一个共享的真相来源。
可观测性是 Klu 的一个关键组成部分,它提供了跨所有模型和应用的洞察。团队可以在一个地方跟踪性能、成本和漂移,每个实验都直接链接到生产数据。这种可见性有助于理解质量随时间变化的原因,并做出数据驱动的决策。
对于企业级需求,Klu 提供了强大的安全和控制功能。这包括私有基础设施选项,允许在具有隔离数据平面和自定义控件的虚拟私有云 (VPC) 中进行部署。权限工作空间、审计日志和评估策略等治理功能可确保合规性。还为启动和扩展任务关键型 LLM 应用的团队提供专门的支持模型。
该平台强调更快的迭代周期,通过共享的实验和评估使利益相关者在可衡量的质量上保持一致。Klu 与 50 多个模型和工具提供商集成,支持主要的 LLM 提供商。该平台为面向客户的 AI 工作流提供高可用性,并为提示、聊天和工作流提供 24/7 全天候监控。
从早期实验到生产发布,Klu 受到大规模交付 AI 的团队的信赖。它简化了模型比较、成本跟踪和性能波动理解。该平台旨在保持高 AI 质量和快速迭代,正如 Productlane、Colab Cohorts 和 Zavvy (Deel) 等公司的推荐所证明的那样。
- 类别MLOps 与模型部署
- 定价模式免费增值
- 部署云,私有基础设施(VPC)
- 平台网页版
Klu.ai的核心功能
协作式提示设计 Studio
提示版本控制和迭代
共享评估工作流
实时实验跟踪
性能、成本和漂移的可观测性仪表板
与 50 多个模型和工具提供商集成
私有基础设施部署选项 (VPC)
治理控件,包括权限工作空间和审计日志
专门的企业支持
通过共享评估集实现更快的迭代周期
提示、聊天和工作流的 24/7 全天候监控
协调产品、工程和研究团队
如何使用 Klu.ai?
设计:使用 Studio 协作构建、迭代和版本化提示。
评估:利用共享评估集和带有用户反馈的自动化指标。
部署:通过集成工具交付可靠的 AI 体验。
优化:使用可观测性仪表板监控性能、成本和漂移。
扩展:利用企业功能实现安全、治理和专用支持。
Klu.ai的使用案例
- LLM 应用开发
- 协作式提示工程
- AI 性能监控
- 企业 AI 治理
- 更快的 AI 迭代
- 跨团队 AI 对齐









