Vellum

什么是 Vellum AI

Vellum AI 是面向 AI 产品团队的全流程平台，帮助从早期概念快速走到可交付的生产级功能。它将实验、评估、部署、监控与协作集中于同一空间，提供可视化工作流构建器、提示词工程工具、评估指标与数据集管理、检索界面与接口、一键部署，以及覆盖全链路的可观测性与决策追踪。通过标准化的评测流程和分组对照测试，团队可以在真实数据上验证方案，收敛最佳提示词与参数组合，并沉淀可复用的组件与模板。Vellum AI 的核心价值在于加速迭代、降低集成与运维复杂度、提升结果可解释性与可复现性，使聊天助手、问答检索、内容生成等场景更稳健地进入生产环境。

Vellum AI主要功能

• 可视化工作流构建器：以拖拽式节点连接模型推理、检索、规则与后处理，快速搭建端到端流程，降低集成成本。
• 提示词工程与版本管理：支持模板化、变量化与多版本对比，记录变更历史，便于回滚与团队复用。
• 评估指标与数据集：内置自动与人工相结合的评测方式，可配置准确率、相关性、一致性等指标，支持离线评测与批量回放。
• 分组对照测试：在相同数据上对比不同提示词、模型或参数，量化效果差异，减少主观判断。
• 检索增强生成：提供检索界面与接口，连接外部知识库与文档源，提升回答的可引用性与时效性。
• 一键部署：将工作流发布为稳定的在线服务，自动生成调用接口与环境配置，缩短上线周期。
• 可观测性与监控：跟踪每一次 AI 决策与中间变量，提供日志、指标与告警，支持错误分析与问题复现。
• 协作与权限：面向团队的项目空间、角色权限和评审流程，确保多人协作与合规治理。
• 集成扩展：通过软件开发工具包与标准接口融入现有系统，支持多模型、多数据源与自定义节点。

Vellum AI适用人群

适合需要将大模型能力落地到生产环境的团队与个人，包括产品经理、后端工程师、数据科学与算法人员、提示词工程师、运维与质量团队。典型场景涵盖智能客服与工单助手、企业知识库问答、内容生成与审核、检索增强的行业搜索、内部流程自动化、报表摘要与代码助理等。

Vellum AI使用步骤

1. 创建项目与数据空间，明确目标任务与关键指标。
2. 在可视化工作流中搭建流程节点，连接模型调用、检索与后处理。
3. 编写与配置提示词，设置变量与参数，创建版本用于对比。
4. 导入或构建评测数据集，配置自动与人工相结合的评估指标。
5. 运行离线评测与分组对照测试，选择表现最佳的方案。
6. 接入知识库或文档源，启用检索增强生成并校验可引用性。
7. 一键部署工作流为在线服务，获得稳定的调用接口。
8. 将接口接入业务系统或前端应用，完成灰度发布。
9. 通过可观测性面板监控请求、时延与质量，回放异常并持续调优。
10. 设置协作与权限，建立评审与变更流程，保证合规与可追溯。

Vellum AI行业案例

电商客服团队利用检索增强生成与可视化工作流构建智能问答助手，接入商品与政策文档后，通过评估指标与分组对照测试优化回复一致性，最终一键部署到工单系统，显著降低人工重复答复。金融机构将内部合规手册接入知识库，借助可观测性与决策追踪实现问答可引用与审计回放，用于培训与风险提示。软件企业为销售与支持团队搭建内部助手，利用提示词版本管理在不同区域与产品线间快速复用，缩短迭代周期并提升答案的可复现性。

Vellum AI收费模式

Vellum AI 的价格与版本以官网公示为准。行业内常见做法包含按调用量或资源用量计费、按成员席位订阅，以及提供企业版定制与年度合同；通常会提供试用或限额免费额度以便评估。具体功能与额度差异请以官方说明为准。

Vellum AI优点和缺点

Vellum AI热门问题

• 问题 1: 是否支持提示词的版本管理与回滚？

  支持通过多版本配置、对比与历史记录，实现快速回滚与复用，便于在迭代中保持可追溯性。

• 问题 2: 如何评估模型与提示词效果？

  可基于数据集配置自动与人工结合的评估指标，并通过分组对照测试比较不同方案的准确性与稳定性。

• 问题 3: 能否实现检索增强生成并接入企业知识库？

  可以在工作流中添加检索节点，连接文档与知识库源，生成可引用的回答并进行可观测性追踪。

• 问题 4: 一键部署后如何接入现有系统？

  部署完成会生成标准化的调用接口，可由后端或前端应用直接集成，支持灰度发布与配额控制。

• 问题 5: 上线后如何监控与排错？

  通过可观测性面板查看请求日志、时延、指标与中间变量，支持回放问题样本并定位异常节点。

• 问题 6: 是否支持团队协作与权限管理？

  提供项目级角色与权限设置，支持评审、变更流程与数据隔离，满足多团队协作与合规需求。