Confident AI Introducción

Confident AI funciona permitiendo a los desarrolladores definir casos de prueba y métricas de evaluación para sus aplicaciones LLM. Los usuarios pueden escribir scripts de Python utilizando el marco DeepEval para crear casos de prueba con entradas, salidas esperadas y criterios de evaluación. La plataforma proporciona más de 12 métricas integradas para evaluar varios aspectos del rendimiento de LLM, como la detección de alucinaciones, la clasificación de salidas y la comparación con datos de verdad fundamental. Los desarrolladores pueden ejecutar estas pruebas localmente o integrarlas en tuberías de CI/CD. Los resultados se visualizan luego en la plataforma web de Confident AI, que ofrece características como pruebas A/B, análisis detallados y seguimiento histórico del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Esto permite a los equipos identificar áreas de mejora, optimizar hiperparámetros y tomar decisiones basadas en datos sobre sus implementaciones de LLM.