Relari 提供哪些功能？

Relari是一个数据驱动的工具包，旨在帮助AI团队严格测试和优化GenAI应用，如RAG系统、LLM代理、聊天机器人等。由MIT和哈佛的AI系统生产专家创立，Relari提供了一个开源评估框架以及一个用于生成定制合成数据和模拟用户行为的云平台。该平台旨在解决确保复杂AI系统（特别是在医疗和金融等行业中的关键应用）的可靠性和性能的挑战。

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems 的主要功能

Relari 是一个全面的生成式人工智能（GenAI）应用测试和模拟堆栈，提供工具用于在整个开发周期中模拟、测试和验证复杂的AI系统。它提供了一个开源评估框架、合成数据生成能力、自定义指标以及一个云平台，用于对GenAI应用进行压力测试和强化，使AI团队能够高效地提高可靠性和性能。

开源评估框架: Continuous-eval，一个模块化框架，涵盖多种LLM应用场景的指标，包括文本生成、代码生成、检索、分类和代理。

合成数据生成: 自定义合成数据集创建工具，模拟多样用户行为并生成大量测试集以进行彻底验证。

基于云的模拟平台: 一个平台，允许团队通过模拟自定义评估管道中的用户行为来对GenAI应用进行压力测试和强化。

组件级评估: 能够评估GenAI管道中每个步骤并提供指标的能力，超越简单的可观察性。

自动提示优化器: 用于自动优化GenAI应用中提示以提高性能的工具。

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems 的使用场景

企业搜索引擎测试: 使用合成数据集对基于GenAI的企业搜索引擎进行压力测试并指导产品决策。

金融服务AI验证: 严格测试和验证用于金融服务中的AI系统，确保其可靠性和准确性。

自动驾驶车辆模拟: 应用受自动驾驶行业实践启发的GenAI测试方法，确保安全性和性能。

聊天机器人开发与优化: 模拟数百万次对话以测试聊天机器人能力，并在各种场景中识别缺陷。

医疗AI系统验证: 通过全面测试确保AI驱动的医疗诊断工具的安全性和可靠性。

优点

全面的GenAI测试和验证工具套件

数据驱动的方法来提高AI系统可靠性

灵活的框架，适用于各种GenAI应用

成本效益高的替代方案，取代昂贵的LLM-as-a-judge评估

缺点

对于新接触高级AI测试方法的团队可能存在学习曲线

可能需要对现有AI开发管道进行集成工作

如何使用 Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems

安装continuous-eval: 通过运行以下命令安装Relari的开源评估框架'continuous-eval'：git clone https://github.com/relari-ai/continuous-eval.git && cd continuous-eval poetry install --all-extras

生成合成数据: 在Relari.ai上创建一个免费账户，并使用他们的云平台生成模拟特定用例（如RAG、代理、副驾驶）用户交互的自定义合成数据集

定义评估管道: 使用continuous-eval设置一个评估管道，分别测试GenAI应用的每个组件，使您能够准确定位系统中的特定问题

选择评估指标: 从Relari的30多个开源指标中选择或创建自定义指标，以评估与您的应用相关的文本生成、代码生成、检索、分类等LLM任务

运行评估: 在您的合成数据集上执行评估管道，以压力测试您的GenAI应用并识别改进领域

分析结果: 审查组件级指标和整体系统性能，以了解问题根源并确定改进优先级

优化提示: 使用Relari的自动提示优化器，根据评估结果系统地改进您的LLM提示

迭代和改进: 根据评估洞察有针对性地改进您的GenAI应用，然后重新运行评估以衡量进展

监控生产环境: 利用Relari的运行时监控功能，持续评估和改进您的GenAI应用在生产环境中的性能