Confident AI
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Confident AI ist eine Open-Source-Bewertungsinfrastruktur für LLMs, die Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle problemlos zu unit testen und zu benchmarken.
https://www.confident-ai.com/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 16, 2025
Confident AI Monatliche Traffic-Trends
Confident AI erreichte im Juni 100.964 Besuche mit einem Wachstum von 22,5%. Die Integration von menschlichem Feedback der Plattform und 14+ Metriken für LLM-Experimente haben wahrscheinlich zu dem gesteigerten Nutzerengagement beigetragen. Zusätzlich könnten die bedeutenden Entwicklungen in der AI-Landschaft, wie Googles KI-Updates und der Start von OpenAIs GPT-5, das Interesse an KI-Evaluierungstools verstärkt haben.
Was ist Confident AI
Confident AI ist eine Plattform, die Werkzeuge und Infrastruktur zur Bewertung und Testung großer Sprachmodelle (LLMs) bereitstellt. Sie bietet DeepEval, ein Open-Source-Python-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, in nur wenigen Zeilen Code Unit-Tests für LLMs zu schreiben. Die Plattform zielt darauf ab, KI-Entwicklern zu helfen, robustere und zuverlässigere Sprachmodelle zu erstellen, indem sie Metriken, Benchmarking-Funktionen und eine zentrale Umgebung zur Verfolgung von Bewertungsergebnissen bereitstellt.
Hauptfunktionen von Confident AI
Confident AI ist eine Open-Source-Bewertungsplattform für große Sprachmodelle (LLMs), die es Unternehmen ermöglicht, ihre LLM-Implementierungen mit Vertrauen zu testen, zu bewerten und bereitzustellen. Sie bietet Funktionen wie A/B-Tests, Ausgabebewertung gegen Grundwahrheiten, Ausgabeklassifizierung, Reporting-Dashboards und detaillierte Überwachung. Die Plattform zielt darauf ab, KI-Ingenieuren zu helfen, brechende Änderungen zu erkennen, die Produktionszeit zu verkürzen und LLM-Anwendungen zu optimieren.
DeepEval-Paket: Ein Open-Source-Paket, das Ingenieuren ermöglicht, die Ausgaben ihrer LLM-Anwendungen in weniger als 10 Codezeilen zu bewerten oder 'Unit-Tests' durchzuführen.
A/B-Tests: Vergleichen und wählen Sie den besten LLM-Workflow aus, um den ROI des Unternehmens zu maximieren.
Bewertung der Grundwahrheit: Definieren Sie Grundwahrheiten, um sicherzustellen, dass LLMs wie erwartet funktionieren und Ausgaben gegen Benchmarks quantifiziert werden.
Ausgabeklassifizierung: Entdecken Sie wiederkehrende Anfragen und Antworten, um für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren.
Reporting-Dashboard: Nutzen Sie Berichtseinblicke, um die LLM-Kosten und -Latenz im Laufe der Zeit zu senken.
Anwendungsfälle von Confident AI
Entwicklung von LLM-Anwendungen: KI-Ingenieure können Confident AI nutzen, um brechende Änderungen zu erkennen und schneller an ihren LLM-Anwendungen zu iterieren.
Bereitstellung von LLM in Unternehmen: Große Unternehmen können ihre LLM-Lösungen mit Vertrauen bewerten und rechtfertigen, in die Produktion zu gehen.
Optimierung der LLM-Leistung: Datenwissenschaftler können die Plattform nutzen, um Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten in LLM-Workflows zu identifizieren.
Compliance von KI-Modellen: Organisationen können sicherstellen, dass ihre KI-Modelle wie erwartet funktionieren und die regulatorischen Anforderungen erfüllen.
Vorteile
Open-Source und einfach zu bedienen
Umfassender Satz von Bewertungsmetriken
Zentralisierte Plattform zur Bewertung von LLM-Anwendungen
Hilft, die Produktionszeit für LLM-Anwendungen zu reduzieren
Nachteile
Kann einige Programmierkenntnisse erfordern, um vollständig genutzt zu werden
Primär auf LLMs fokussiert, möglicherweise nicht für alle Arten von KI-Modellen geeignet
Wie verwendet man Confident AI
DeepEval installieren: Führen Sie 'pip install -U deepeval' aus, um die DeepEval-Bibliothek zu installieren
Erforderliche Module importieren: Importieren Sie assert_test, metrics und LLMTestCase aus deepeval
Einen Testfall erstellen: Erstellen Sie ein LLMTestCase-Objekt mit Eingabe und actual_output
Bewertungsmetrik definieren: Erstellen Sie ein Metrikobjekt, z.B. HallucinationMetric, mit den gewünschten Parametern
Assertion ausführen: Verwenden Sie assert_test(), um den Testfall gegen die Metrik zu bewerten
Tests ausführen: Führen Sie 'deepeval test run test_file.py' aus, um Tests auszuführen
Ergebnisse anzeigen: Überprüfen Sie die Testergebnisse in der Konsolenausgabe
In die Confident AI-Plattform protokollieren: Verwenden Sie den @deepeval.log_hyperparameters-Dekorator, um Ergebnisse in Confident AI zu protokollieren
Ergebnisse analysieren: Melden Sie sich bei der Confident AI-Plattform an, um detaillierte Analysen und Einblicke zu erhalten
Confident AI FAQs
Confident AI ist ein Unternehmen, das eine Open-Source-Bewertungsinfrastruktur für große Sprachmodelle (LLMs) bereitstellt. Sie bieten DeepEval an, ein Tool, mit dem Entwickler LLMs in weniger als 10 Codezeilen testen können.
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