Comment utiliser Confident AI
Installer DeepEval: Exécutez 'pip install -U deepeval' pour installer la bibliothèque DeepEval
Importer les modules requis: Importez assert_test, metrics et LLMTestCase depuis deepeval
Créer un cas de test: Créez un objet LLMTestCase avec input et actual_output
Définir la métrique d'évaluation: Créez un objet métrique, par exemple HallucinationMetric, avec les paramètres souhaités
Exécuter l'assertion: Utilisez assert_test() pour évaluer le cas de test par rapport à la métrique
Exécuter les tests: Exécutez 'deepeval test run test_file.py' pour exécuter les tests
Voir les résultats: Vérifiez les résultats des tests dans la sortie de la console
Journaliser sur la plateforme Confident AI: Utilisez le décorateur @deepeval.log_hyperparameters pour journaliser les résultats sur Confident AI
Analyser les résultats: Connectez-vous à la plateforme Confident AI pour voir des analyses détaillées et des insights
FAQ de Confident AI
Confident AI est une entreprise qui fournit une infrastructure d'évaluation open-source pour les grands modèles de langage (LLMs). Ils proposent DeepEval, un outil qui permet aux développeurs de tester des unités de LLM en moins de 10 lignes de code.
Tendances du trafic mensuel de Confident AI
Confident AI a connu une augmentation de trafic de 34,1%, atteignant 140K visites. Cette croissance modérée peut être attribuée à l'attention croissante portée à l'évaluation de l'IA et à l'ensemble robuste de fonctionnalités du produit, comprenant 14 métriques pour les expériences LLM et l'intégration des retours utilisateurs. De plus, l'arrivée de DeepSeek sur le marché et le rétrécissement de l'écart de performance entre les modèles d'IA américains et chinois pourraient stimuler l'intérêt pour des outils d'évaluation complets.
Voir l'historique du trafic
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