Aguru AI Caratteristiche
Aguru AI è una soluzione software on-premises che fornisce strumenti completi di monitoraggio, sicurezza e ottimizzazione per applicazioni basate su LLM con funzionalità come tracciamento del comportamento, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione delle prestazioni.
Visualizza AltroCaratteristiche principali di Aguru AI
Aguru AI è una soluzione software on-premises che fornisce monitoraggio e ottimizzazione completi delle applicazioni LLM (Large Language Model). Offre approfondimenti pratici sul comportamento, le prestazioni e la sicurezza degli LLM attraverso funzionalità come il monitoraggio della deriva delle risposte, la rilevazione delle allucinazioni e la protezione contro l'iniezione di prompt. La piattaforma include un modulo Safeguard per il monitoraggio della sicurezza e dell'affidabilità, e un LLM Router per ottimizzare la selezione del modello e l'efficienza dei costi.
Monitoraggio delle prestazioni LLM: Monitora la deriva delle risposte, la disponibilità del sistema e il diniego di servizio del modello per garantire prestazioni LLM coerenti e affidabili nel tempo
Protezione della sicurezza e della privacy: Rileva iniezioni di prompt, previene la divulgazione di informazioni sensibili e identifica la gestione non sicura dell'output per mantenere la sicurezza dell'applicazione
Analisi del comportamento: Identifica automaticamente allucinazioni, commenti tossici e sentiment negativo negli output LLM per mantenere interazioni di alta qualità
Ottimizzazione dei costi: Utilizza LLM Router per confrontare le prestazioni di diversi modelli e indirizzare automaticamente i prompt all'opzione più conveniente
Casi d'uso di Aguru AI
Sicurezza AI per le imprese: Le organizzazioni possono implementare Aguru per monitorare e proteggere le proprie applicazioni AI mantenendo sicuri i dati sensibili attraverso l'installazione on-premises
Sviluppo di applicazioni AI: Gli sviluppatori possono utilizzare la funzionalità playground per testare e perfezionare i prompt, garantendo prestazioni ottimali prima del deployment
Operazioni LLM su larga scala: Le aziende che gestiscono più applicazioni LLM possono ottimizzare la selezione del modello e i costi mantenendo standard di prestazione
Vantaggi
Il deployment on-premises garantisce privacy e sicurezza dei dati
Monitoraggio completo e sistema di allerta
Nessuna modifica del codice necessaria per l'integrazione
Svantaggi
Richiede configurazione dell'infrastruttura locale
Limitato all'integrazione HTTP/proxy inverso
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