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更新于：2025年02月16日
Confident AI 月度流量趋势
Confident AI 的访问量增长了 43.1%，达到 104,660 次访问。这种显著增长很可能是由于人们对人工智能，特别是主动式人工智能和实时交互功能的兴趣日益增长所推动。Sam Altman 关于在2025年构建通用人工智能(AGI)和人工智能代理加入劳动力市场的自信言论，可能也促进了流量的增加。
什么是 Confident AI
Confident AI是一个提供评估和测试大型语言模型（LLMs）工具和基础设施的平台。它提供DeepEval，一个开源的Python框架，允许开发者在几行代码中为LLMs编写单元测试。该平台旨在通过提供指标、基准测试能力和集中跟踪评估结果的环境，帮助AI开发者构建更健壮和可靠的语言模型。
Confident AI 的主要功能
Confident AI 是一个用于大型语言模型（LLM）的开源评估平台，使公司能够自信地测试、评估和部署其 LLM 实现。它提供 A/B 测试、基于基准事实的输出评估、输出分类、报告仪表板和详细监控等功能。该平台旨在帮助 AI 工程师检测破坏性变化、缩短生产时间并优化 LLM 应用。
DeepEval 包: 一个开源包，允许工程师在不到 10 行代码中评估或‘单元测试’其 LLM 应用的输出。
A/B 测试: 比较并选择最佳的 LLM 工作流程，以最大化企业投资回报率。
基准事实评估: 定义基准事实，确保 LLM 按预期运行，并量化输出与基准的对比。
输出分类: 发现重复的查询和响应，以针对特定用例进行优化。
报告仪表板: 利用报告洞察力，随着时间的推移削减 LLM 成本和延迟。
Confident AI 的使用场景
LLM 应用开发: AI 工程师可以使用 Confident AI 检测破坏性变化，并更快地迭代其 LLM 应用。
企业 LLM 部署: 大型公司可以自信地评估并证明将其 LLM 解决方案投入生产的合理性。
LLM 性能优化: 数据科学家可以使用该平台识别 LLM 工作流程中的瓶颈和改进领域。
AI 模型合规性: 组织可以确保其 AI 模型按预期运行并满足监管要求。
优点
开源且易于使用
全面的评估指标集
LLM 应用评估的集中平台
有助于缩短 LLM 应用的生产时间
缺点
可能需要一些编码知识才能充分利用
主要专注于 LLM，可能不适用于所有类型的 AI 模型
如何使用 Confident AI
安装DeepEval: 运行'pip install -U deepeval'以安装DeepEval库
导入所需模块: 从deepeval导入assert_test、metrics和LLMTestCase
创建测试案例: 使用输入和实际输出创建一个LLMTestCase对象
定义评估指标: 创建一个指标对象，例如HallucinationMetric，带有期望的参数
运行断言: 使用assert_test()根据指标评估测试案例
执行测试: 运行'deepeval test run test_file.py'以执行测试
查看结果: 在控制台输出中检查测试结果
记录到Confident AI平台: 使用@deepeval.log_hyperparameters装饰器将结果记录到Confident AI
分析结果: 登录Confident AI平台查看详细的分析和洞察
Confident AI 常见问题
Confident AI 是一家提供大型语言模型（LLM）开源评估基础设施的公司。他们提供 DeepEval 工具，允许开发者在不到 10 行代码中对 LLM 进行单元测试。
Confident AI 网站分析
Confident AI 流量和排名
104.7K
每月访问量
#371794
全球排名
#4012
类别排名
流量趋势：Jun 2024-Jan 2025
Confident AI 用户洞察
00:02:07
平均访问时长
2.9
每次访问页数
52.11%
用户跳出率
Confident AI 的热门地区
US: 25.54%
VN: 12.39%
IN: 9.73%
GB: 5.03%
SG: 3.27%
Others: 44.04%
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