Vellum

什麼是 Vellum AI

Vellum AI 是為 AI 產品開發者打造的端到端平臺，幫助團隊將早期概念快速演進為可上線的生產級功能。它把實驗、評估、部署、監控與協作整合在同一處，提供可視化工作流程編排、SDK、Prompt 工程與模板管理、評估指標與測試集、檢索 UI 與 API、一鍵部署與可觀測性工具，用以追蹤 AI 決策過程與輸出品質。平臺支援檢索增強生成（RAG）、版本管理與 A/B 測試，並提供回放、端點與金鑰管理、日誌，以及成本與延遲分析。透過積木式流程把模型調用、檢索、後處理與條件判斷串接，開發者可一鍵發佈為 API，讓應用以最少改動接入；上線後則可持續監控、對比與優化，縮短 time-to-production、提升可靠性與合規性，讓產品、工程與數據角色在同一空間高效協同。

Vellum AI 主要功能

• 可視化工作流程編排：以圖形介面拖拽組裝模型調用、工具調用、檢索與條件節點，降低複雜管線實作成本。
• Prompt 工程與模板管理：支援變數化模板、版本化與歷史回放，便於迭代提示詞並控制變更影響。
• 評估與基準：建立測試集與客製化評估指標，結合自動與人工評審，量化品質、穩定性與回歸風險。
• 檢索 UI 與 API（RAG）：提供檢索介面與端點，串接外部知識庫，提升回答的正確性與可追溯性。
• SDK 與一鍵部署：透過 SDK 快速整合，將流程一鍵發佈為可用端點，縮短交付週期。
• 可觀測性與監控：記錄請求、模型選擇與關鍵決策，分析成本、延遲與錯誤，支援告警與回放除錯。
• 實驗管理與 A/B 測試：系統化對比模型、提示或路由策略，沉澱可重現的實驗證據。
• 協作與治理：權限控管、審計日誌與評審流程，讓跨部門在同一平臺協作並符合合規要求。
• 模型與供應商整合：抽象化介面連接多家主流 LLM 與向量服務，便於比較、切換與路由。
• 擴充整合：支援 Webhook、外部工具與資料源接入，靈活嵌入既有系統。

Vellum AI 適用人群

適合需要將生成式 AI 落地到生產環境的團隊與個人，包括機器學習工程師、後端/全端工程師、資料科學家、產品經理與解決方案架構師。常見場景包含企業內部知識問答、客服助理、內容生成與審校、摘要與分類、檢索增強生成（RAG）、多模型比較與路由、以及要求高可用、高可觀測性的 AI 功能開發。

Vellum AI 使用步驟

1. 註冊並建立專案，設定組織與權限。
2. 連接模型供應商與外部資料源（如向量庫或文件存儲）。
3. 以可視化編排器搭建流程：加入模型節點、檢索、條件與後處理邏輯。
4. 撰寫與版本化 Prompt 模板，配置變數與範例。
5. 建立評估資料集與指標，或導入真實對話/任務記錄。
6. 執行實驗與 A/B 測試，比較輸出品質、延遲與成本。
7. 設定閾值與守門規則，確保最小可用品質（MVPQ）。
8. 一鍵部署為 API 端點，使用 SDK 於應用程式中接入。
9. 開啟監控面板與告警，追蹤日誌、成本與模型表現。
10. 根據上線數據回放與迭代，持續優化流程與提示。

Vellum AI 行業案例

電商客服以 RAG 建立商品與政策知識庫，透過可視化流程串接檢索與回答，並用評測集持續校準準確度；金融合規團隊以評估指標對關鍵問答進行回歸測試，確保法規變更後仍穩定；SaaS 產品內嵌引導式上手助理，藉由一鍵部署與 SDK 快速集成，同時用監控面板追蹤成本與延遲；內容營運建立模板化生成與校對流程，透過 A/B 測試選出最佳提示與模型組合，降低退改率。

Vellum AI 收費模式

收費通常以 SaaS 訂閱與使用量為導向，常見包含席位與調用量的組合，並提供企業級客製與年度合約選項；如需試用或正式報價，建議以官方網站與銷售團隊回覆為準，以取得最新方案與限制。

Vellum AI 優點和缺點

Vellum AI 熱門問題

• 問題 1: Vellum AI 與單純的 Prompt 工具有何差異？

  它不僅管理提示，還涵蓋工作流程編排、評估基準、一鍵部署與可觀測性，聚焦從實驗到生產的全流程落地與治理。

• 問題 2: 是否支援檢索增強生成（RAG）？

  支援。可連接外部知識庫，以檢索節點與流程組合提升回答的正確性與可追溯性。

• 問題 3: 如何與現有應用整合？

  透過官方 SDK 或已發佈的 API 端點接入，亦可用 Webhook 與外部工具串聯既有服務。

• 問題 4: 能否比較不同模型與提示？

  可建立測試集與指標執行實驗與 A/B 測試，比較輸出品質、延遲與成本，並以版本化與回放維持可重現性。

• 問題 5: 上線後如何監控品質與成本？

  使用可觀測性面板追蹤日誌、關鍵決策、成本與延遲，設定警報並回放案例，以持續發現與修復問題。