Hamming 的主要功能
Hamming 是一个 AI 优化平台,帮助工程团队构建可靠且自我改进的 AI 产品。它提供语音代理的自动化测试、提示优化、AI 输出评估以及生产中 AI 系统的主动监控。该平台使提示、检索管道和代理的迭代更快,同时确保高质量、准确的输出。
自动化语音代理测试: 使用 AI 驱动的语音角色自动呼叫和测试语音代理,显著加快测试过程。
提示优化器与实验场: 自动生成优化提示,并提供一个实验场来测试数据集上的 LLM 输出,节省手动提示工程的时间。
AI 输出评估: 使用针对特定用例定制的评估方法,衡量 AI 输出的准确性、语气、幻觉、精确度和召回率。
主动监控: 跟踪和评分用户与生产中 AI 应用的交互,标记需要关注的情况,并允许轻松将呼叫转换为测试案例。
协作功能: 支持团队协作,具有实验跟踪、手动覆盖、数据集版本控制和结果共享功能。
Hamming 的使用场景
医疗 AI 开发: 构建准确的临床文档和医疗辅助 AI 应用,降低错误或幻觉的风险。
金融服务 AI: 开发可靠的 AI 系统用于财务分析和客户服务,确保符合监管要求和准确性。
客户支持自动化: 创建和优化 AI 驱动的聊天机器人和语音代理,以改善客户交互和支持。
内容生成与审核: 开发和完善 AI 系统,用于跨多个平台生成和审核内容,具有高准确性。
优点
显著加快 AI 开发和测试过程
有助于确保 AI 输出的可靠性和准确性
支持多个 LLM 提供商并与现有 AI 基础设施集成
提供从开发到生产监控的全面工具
缺点
可能需要初始设置和集成工作
对于新接触 AI 开发工具的团队可能存在学习曲线
定价信息不易获取,对于小型团队或项目可能成本较高
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