Confident AI Funktionen
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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.
Mehr anzeigenHauptfunktionen 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
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