Se costruire sistemi AI pronti per la produzione sembra più un puzzle di strumenti scollegati che un processo fluido, allora hai capito il problema. Debugging che si disperde tra piattaforme diverse, valutazioni che non scalano senza ingegneri dedicati, e flussi di lavoro che sembrano più un rito voodoo che un’operazione scientifica.
Ora, immagina di poter tracciare, valutare, etichettare e gestire i tuoi dataset in un’unica piattaforma. Senza impazzire. Senza costi proibitivi.
Ecco Laminar, la piattaforma open-source di Y Combinator (batch S24) progettata per domare il caos dell’AI engineering. Unisce tracing, valutazioni, labeling e gestione dati in un unico ecosistema pensato per la produzione.
Perché Laminar cambia le regole?
Oggi, gli strumenti esistenti frammentano i dati e costringono i team a perdere ore saltando da una piattaforma all’altra. Con Laminar, invece, hai un Data Flywheel che trasforma automaticamente i tuoi log in dataset utili. E non è solo questo:
- Auto-Tracing integrato con OpenAI, LangChain e Anthropic, per catturare input/output, latenza e costi con due righe di codice.
- Live Evaluations, per eseguire script Python o valutazioni LLM direttamente sulle tracce di produzione.
- Ricerca Semantica ibrida (con Qdrant), che consente di interrogare dataset e tracce con il linguaggio naturale.
- Motore Rust-based scalabile, con supporto per gRPC, RabbitMQ e Clickhouse per operazioni enterprise-ready.
Il vantaggio competitivo?
Laminar è YC-backed, già testato da startup AI di punta, e costa 0,03$ per milione di token tracciati (contro i 300$+ delle alternative). Ah, e si deploya in pochi minuti con Docker Compose.
Risultato? Debugging più veloce del 50%, meno grattacapi, più tempo per costruire AI affidabili.
Se stai cercando di monitorare chatbot, migliorare retrieval-augmented generation (RAG) o ottimizzare flussi agentici, Laminar è la piattaforma open-source che serve al tuo team AI.
Provarlo è quasi un obbligo.
Repository: https://github.com/lmnr-ai/lmnr
Website: https://www.lmnr.ai/