Confident AI
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O Confident AI é uma infraestrutura de avaliação de código aberto para LLMs que permite aos desenvolvedores testar unidades e fazer benchmarking de modelos de IA com facilidade.
https://www.confident-ai.com/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jul 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do Confident AI
A Confident AI alcançou 100.964 visitas com um crescimento de 22,5% em junho. A integração de feedback humano da plataforma e mais de 14 métricas para experimentos com LLM provavelmente contribuíram para o aumento do engajamento dos usuários. Além disso, os desenvolvimentos significativos no cenário mais amplo da IA, como as atualizações de IA do Google e o lançamento do GPT-5 da OpenAI, podem ter aumentado o interesse em ferramentas de avaliação de IA.
O que é Confident AI
O Confident AI é uma plataforma que fornece ferramentas e infraestrutura para avaliar e testar grandes modelos de linguagem (LLMs). Ela oferece o DeepEval, um framework Python de código aberto que permite aos desenvolvedores escrever testes unitários para LLMs em apenas algumas linhas de código. A plataforma tem como objetivo ajudar os desenvolvedores de IA a construir modelos de linguagem mais robustos e confiáveis, fornecendo métricas, capacidades de benchmarking e um ambiente centralizado para rastrear os resultados da avaliação.
Principais Recursos do Confident AI
Confident AI é uma plataforma de avaliação de código aberto para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) que permite que as empresas testem, avaliem e implementem suas implementações de LLM com confiança. Oferece recursos como testes A/B, avaliação de saída em relação a verdades fundamentais, classificação de saída, painéis de relatórios e monitoramento detalhado. A plataforma visa ajudar engenheiros de IA a detectar mudanças disruptivas, reduzir o tempo para produção e otimizar aplicações de LLM.
Pacote DeepEval: Um pacote de código aberto que permite que engenheiros avaliem ou 'testem unidades' as saídas de suas aplicações de LLM em menos de 10 linhas de código.
Teste A/B: Compare e escolha o melhor fluxo de trabalho de LLM para maximizar o ROI empresarial.
Avaliação de Verdade Fundamental: Defina verdades fundamentais para garantir que os LLMs se comportem como esperado e quantifique as saídas em relação a benchmarks.
Classificação de Saída: Descubra consultas e respostas recorrentes para otimizar para casos de uso específicos.
Painel de Relatórios: Utilize insights de relatórios para reduzir custos e latência de LLM ao longo do tempo.
Casos de Uso do Confident AI
Desenvolvimento de Aplicações LLM: Engenheiros de IA podem usar o Confident AI para detectar mudanças disruptivas e iterar mais rapidamente em suas aplicações de LLM.
Implantação de LLM Empresarial: Grandes empresas podem avaliar e justificar a colocação de suas soluções de LLM em produção com confiança.
Otimização de Desempenho de LLM: Cientistas de dados podem usar a plataforma para identificar gargalos e áreas de melhoria nos fluxos de trabalho de LLM.
Conformidade de Modelos de IA: Organizações podem garantir que seus modelos de IA se comportem como esperado e atendam aos requisitos regulatórios.
Vantagens
Código aberto e simples de usar
Conjunto abrangente de métricas de avaliação
Plataforma centralizada para avaliação de aplicações de LLM
Ajuda a reduzir o tempo para produção de aplicações de LLM
Desvantagens
Pode exigir algum conhecimento de programação para ser totalmente utilizado
Principalmente focado em LLMs, pode não ser adequado para todos os tipos de modelos de IA
Como Usar o Confident AI
Instalar o DeepEval: Execute 'pip install -U deepeval' para instalar a biblioteca DeepEval
Importar módulos necessários: Importe assert_test, metrics e LLMTestCase do deepeval
Criar um caso de teste: Crie um objeto LLMTestCase com input e actual_output
Definir métrica de avaliação: Crie um objeto métrica, por exemplo, HallucinationMetric, com os parâmetros desejados
Executar afirmação: Use assert_test() para avaliar o caso de teste em relação à métrica
Executar testes: Execute 'deepeval test run test_file.py' para executar os testes
Ver resultados: Verifique os resultados dos testes na saída do console
Registrar na plataforma Confident AI: Use o decorador @deepeval.log_hyperparameters para registrar resultados no Confident AI
Analisar resultados: Faça login na plataforma Confident AI para ver análises e insights detalhados
Perguntas Frequentes do Confident AI
A Confident AI é uma empresa que fornece infraestrutura de avaliação de código aberto para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Eles oferecem o DeepEval, uma ferramenta que permite aos desenvolvedores testar unidades de LLMs em menos de 10 linhas de código.
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