Confident AI

Что такое Confident AI?

Confident AI — это универсальная платформа для оценки LLM, разработанная создателями DeepEval. Она предлагает более 14 метрик для проведения экспериментов с LLM, управления наборами данных, мониторинга производительности и интеграции человеческой обратной связи для автоматического улучшения приложений LLM. Платформа работает с DeepEval, открытым фреймворком, и поддерживает любые сценарии использования. Инженерные команды используют Confident AI для бенчмаркинга, защиты и улучшения приложений LLM с помощью лучших метрик и трассировки. Она предоставляет продуманное решение для курирования наборов данных, согласования метрик и автоматизации тестирования LLM с трассировкой, помогая командам экономить время, снижать затраты на вывод данных и убеждать заинтересованные стороны в улучшениях AI-систем.

Как использовать Confident AI?

Установите DeepEval, выберите метрики, подключите к вашему приложению LLM и проведите оценку для генерации отчетов о тестировании и отладки с помощью трасс.

Ключевые возможности Confident AI

• Оценка LLM
• Наблюдаемость LLM
• Регрессионное тестирование
• Оценка на уровне компонентов
• Управление наборами данных
• Управление подсказками
• Трассировка
• Наблюдаемость

Где чаще используется Confident AI?

• Бенчмаркинг LLM-систем для оптимизации подсказок и моделей.
• Мониторинг, трассировка и A/B тестирование приложений LLM в производстве.
• Снижение регрессий LLM путем запуска модульных тестов в CI/CD пайплайнах.
• Оценка и отладка отдельных компонентов LLM-пайплайна.

Часто задаваемые вопросы о Confident AI

1. Что такое Confident AI?
Confident AI — это платформа для оценки LLM, предлагающая множество метрик и инструментов для улучшения приложений.

2. Как использовать Confident AI?
Установите DeepEval, выберите метрики и подключите к вашему приложению LLM для проведения оценки.

3. Ключевые возможности Confident AI?
Оценка LLM, наблюдаемость, регрессионное тестирование, управление наборами данных и многое другое.

4. Где чаще используется Confident AI?
В бенчмаркинге, мониторинге приложений, снижении регрессий и оценке компонентов LLM-пайплайна.