Langbase

Langbase 是最强大的无服务器 AI 平台，专注于构建具有记忆功能的 AI 代理。它支持开发者构建、部署和扩展 AI 代理，提供世界级的开发者体验，处理了 2000 亿条 AI 消息/令牌和 8 亿次代理运行。其使命是让 AI 技术对所有开发者（而不仅是 AI/ML 专家）都触手可及。Langbase 通过以下方式简化 AI 代理的开发：

• AI Studio：用于构建、协作和部署 AI 代理（Pipes）和记忆（RAG）代理的平台。
• Langbase SDK：最简便的 TypeScript/Node.js 开发者体验（推荐）。
• HTTP API：支持任何编程语言（如 Python、Go、PHP 等）。
• BaseAI.dev：本地优先、开源的 Web AI 框架。

与复杂的 AI 框架相比，Langbase 是首个可组合的无服务器 AI 平台，开发者只需专注编写逻辑，平台负责处理基础设施。你可以从构建简单的 AI 代理（Pipes）开始，然后训练无服务器语义记忆代理（RAG）以获得准确、可信的结果。

产品与功能

AI Pipes（无服务器代理）

• 描述：Pipes 是具有代理工具的无服务器 AI 代理，支持任何语言或框架。开发者可以像部署网站一样轻松部署数千个无服务器代理 Pipes，结合超过 250 种行业领先的 LLM 模型和工具，构建和扩展 AI 体验。
• 特点：

  • 可组合、可分叉，类似于 Docker 容器或 React 组件。
  • 提供代理记忆和自愈工具。
  • 通过单一 API 连接 100+ 个 LLM 和任何数据，构建开发者 API 工作流。

AI Memory（无服务器 RAG）

• 描述：Langbase 记忆代理是语义检索增强生成（RAG）的前沿技术，提供无服务器、可无限扩展的 API，专为开发者设计。成本比竞争对手低 30-50 倍，在高级代理路由和智能重排序方面具有行业领先的准确性。
• 特点：

  • 多租户设计，支持数千万个记忆 RAG 存储，可按用户或用例区分。
  • 结合向量存储、RAG 和互联网访问，构建强大的 AI 功能和产品。
  • 提供相似性测试，无需 LLM 即可测试数据质量。

AI Studio（开发者平台）

• 描述：Langbase Studio 是构建、协作和部署 AI 的 playground。支持实时实验、存储消息、版本化提示，帮助开发者从原型快速过渡到生产环境，包含 LLMOps（使用、成本和质量管理）。
• 特点：

  • 协作：邀请所有团队成员共同开发 AI 代理。
  • 开发者与利益相关者：研发、工程、产品、营销和销售等团队可协作于同一 Pipe，类似 GitHub 和 Google Docs 的强大组合。
  • 提供类似 GitHub 的协作体验，支持社区 fork 数千个开源 AI 代理。

核心优势

• 无服务器与可组合：无需管理基础设施，开发者只需关注逻辑，平台处理后勤。Pipes 可组合、可分叉，类似 Docker 或 React 组件，加速创新。
• 成本效益：客户反馈显示 LLM 成本节省 60-90%，记忆 API 比竞争对手便宜 50-100 倍。
• 协作与社区：类似 GitHub 的协作模式，支持团队和开发者社区共建开放 AI 代理（Open Pipes）。
• 广泛 LLM 支持：通过统一 API 支持 100+ 个 LLM（如 OpenAI、Google Gemini、Claude 等），无缝切换模型。
• 安全性：SOC 2 Type II 合规，数据静态（AES-256）和传输（TLS）加密，API 密钥加密存储，使用 Stripe 进行安全支付处理。
• 开发者友好：免费入门，每日处理数十亿 AI 消息令牌，数千开发者使用。支持 TypeScript SDK、HTTP API 和本地优先的 BaseAI 框架。

使用场景

Langbase 的客户正在构建多种 AI 驱动的解决方案，包括：

• 客户服务：AI 驱动的聊天机器人。
• 知识管理：从文档中提取答案的记忆代理。
• 内容生成：生成营销文案、文章或技术文档。
• 行业应用：法律 AI、金融 AI、教育 AI、医疗 AI 等。

如何开始

1. 注册 Langbase：访问 langbase.com 注册并获取 API 密钥。
2. 选择开发方式：

   • 使用 Langbase SDK（TypeScript 推荐）快速构建。
   • 通过 HTTP API 支持 Python、Go 等语言。
   • 探索 BaseAI.dev 进行本地开发。
3. 创建第一个 Pipe：

   • 运行命令初始化项目并创建 Pipe（无服务器 AI 代理）。
4. 添加记忆：创建记忆代理以支持 RAG，连接私有数据（如文档、简历）到 LLM。
5. 部署与协作：在 AI Studio 中实验、版本化提示，并与团队协作部署到生产环境。