Relari는 어떤 기능을 제공하나요?

Relari는 지속적 평가(continuous-eval)라는 오픈 소스 평가 프레임워크, 합성 데이터셋 생성, 사용자 정의 평가자, 30개 이상의 오픈 소스 메트릭, 체계적인 미세 조정 및 GenAI 애플리케이션을 위한 런타임 모니터링을 제공합니다.

Relari는 GenAI 애플리케이션 개선에 어떻게 도움을 주나요?

Relari는 팀이 대규모 합성 데이터셋을 사용하여 애플리케이션을 스트레스 테스트하고, 사용자 행동을 시뮬레이션하며, 사용자 정의 평가 파이프라인을 활용할 수 있도록 합니다. 이는 문제를 식별하고 성능을 최적화하며 GenAI 시스템을 더 강력하고 신뢰할 수 있도록 만드는 데 도움을 줍니다.

Relari와 함께 내 데이터셋을 사용할 수 있나요?

네, Relari와 함께 자신의 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 포괄적인 평가를 위해 다양한 데이터로 빠르게 시작할 수 있도록 합성 데이터셋 생성을 제공합니다.

Relari는 자체 호스팅이 가능한가요?

네, Relari는 다양한 환경과 요구 사항을 수용하기 위해 클라우드 호스팅 및 온프레미스 배포를 모두 지원합니다.

Relari의 창립자는 누구인가요?

Relari는 하버드에서 MBA를 취득하고 여러 AI 제품을 이끌었던 Yi Zhang과 MIT에서 복잡한 AI 시스템의 결함 감지에 대해 연구한 박사 Pasquale Antonante에 의해 설립되었습니다.

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems

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Relari는 개발 생애 주기 전반에 걸쳐 복잡한 생성 AI(GenAI) 애플리케이션을 평가, 검증 및 개선하기 위한 포괄적인 테스트 및 시뮬레이션 스택을 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다.

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https://www.relari.ai/?utm_source=aipure

개요
분석
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제품 정보

업데이트됨:Nov 9, 2024

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems이란?

Relari는 AI 팀이 RAG 시스템, LLM 에이전트, 챗봇 등과 같은 GenAI 애플리케이션을 철저히 테스트하고 최적화할 수 있도록 설계된 데이터 기반 툴킷입니다. MIT와 하버드의 AI 시스템 제작 전문가들에 의해 설립된 Relari는 사용자 행동을 시뮬레이션하고 맞춤형 합성 데이터를 생성하기 위한 클라우드 플랫폼과 함께 오픈 소스 평가 프레임워크를 제공합니다. 이 플랫폼은 특히 의료 및 금융과 같은 산업의 미션 크리티컬 애플리케이션에서 복잡한 AI 시스템의 신뢰성과 성능을 보장하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems의 주요 기능

Relari는 생성적 AI(GenAI) 애플리케이션을 위한 종합적인 테스트 및 시뮬레이션 스택으로, 개발 생애 주기 전반에 걸쳐 복잡한 AI 시스템을 시뮬레이션, 테스트 및 검증하는 도구를 제공합니다. 오픈 소스 평가 프레임워크, 합성 데이터 생성 기능, 맞춤형 메트릭 및 GenAI 애플리케이션의 스트레스 테스트 및 강화에 대한 클라우드 플랫폼을 제공하여 AI 팀이 신뢰성과 성능을 효율적으로 개선할 수 있도록 합니다.

오픈 소스 평가 프레임워크: 텍스트 생성, 코드 생성, 검색, 분류 및 에이전트를 포함한 다양한 LLM 사용 사례를 포괄하는 메트릭을 갖춘 모듈형 프레임워크인 Continuous-eval입니다.

합성 데이터 생성: 다양한 사용자 행동을 시뮬레이션하고 철저한 검증을 위한 대규모 테스트 세트를 생성하기 위한 맞춤형 합성 데이터 세트 생성 도구입니다.

클라우드 기반 시뮬레이션 플랫폼: 사용자 행동을 사용자 정의 평가 파이프라인에서 시뮬레이션하여 GenAI 애플리케이션을 스트레스 테스트하고 강화할 수 있는 플랫폼입니다.

구성 요소 수준 평가: 단순한 관찰 가능성을 넘어 GenAI 파이프라인의 각 단계에 대한 메트릭을 평가하고 제공할 수 있는 기능입니다.

자동 프롬프트 최적화기: GenAI 애플리케이션의 성능 향상을 위해 프롬프트를 자동으로 최적화하는 도구입니다.

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems의 사용 사례

기업 검색 엔진 테스트: 합성 데이터 세트를 사용하여 GenAI로 구동되는 기업 검색 엔진의 제품 결정을 스트레스 테스트하고 안내합니다.

금융 서비스 AI 검증: 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 금융 서비스에 사용되는 AI 시스템을 철저히 테스트하고 검증합니다.

자율주행차 시뮬레이션: 안전성과 성능을 보장하기 위해 자율주행차 산업 관행에서 영감을 받은 GenAI 테스트 방법론을 적용합니다.

챗봇 개발 및 최적화: 수백만 개의 대화를 시뮬레이션하여 챗봇 기능을 테스트하고 다양한 시나리오에서 결함을 식별합니다.

헬스케어 AI 시스템 검증: 종합적인 테스트를 통해 AI 기반 의료 진단 도구의 보안성과 신뢰성을 보장합니다.

장점

GenAI 테스트 및 검증을 위한 종합적인 도구 모음

AI 시스템 신뢰성을 개선하기 위한 데이터 기반 접근 방식

다양한 GenAI 애플리케이션에 적응할 수 있는 유연한 프레임워크

비용 효율적인 LLM-대-판사 평가의 대안

단점

고급 AI 테스트 방법론에 익숙하지 않은 팀을 위한 잠재적인 학습 곡선

기존 AI 개발 파이프라인에 대한 통합 작업이 필요할 수 있음

Relari: Testing and Simulation Stack for GenAI Systems 사용 방법

지속적 평가 설치: 다음 명령어를 실행하여 Relari의 오픈 소스 평가 프레임워크 '지속적 평가'를 설치합니다: git clone https://github.com/relari-ai/continuous-eval.git && cd continuous-eval poetry install --all-extras

합성 데이터 생성: Relari.ai에서 무료 계정을 생성하고 클라우드 플랫폼을 사용하여 특정 사용 사례(예: RAG, 에이전트, 코파일럿)를 위한 사용자 상호작용을 시뮬레이션하는 맞춤형 합성 데이터 세트를 생성합니다.

평가 파이프라인 정의: 지속적 평가를 사용하여 GenAI 애플리케이션의 각 구성 요소를 별도로 테스트하는 평가 파이프라인을 설정하여 시스템의 특정 부분에 문제를 정확히 지적할 수 있도록 합니다.

평가 메트릭 선택: Relari의 30개 이상의 오픈 소스 메트릭 중에서 선택하거나 텍스트 생성, 코드 생성, 검색, 분류 및 애플리케이션과 관련된 기타 LLM 작업을 평가하기 위한 맞춤형 메트릭을 생성합니다.

평가 실행: 합성 데이터 세트에서 평가 파이프라인을 실행하여 GenAI 애플리케이션을 스트레스 테스트하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

결과 분석: 구성 요소 수준의 메트릭과 전체 시스템 성능을 검토하여 문제가 발생하는 위치를 이해하고 개선 사항의 우선 순위를 정합니다.

프롬프트 최적화: Relari의 자동 프롬프트 최적화기를 사용하여 평가 결과를 기반으로 LLM 프롬프트를 체계적으로 개선합니다.

반복 및 개선: 평가 통찰력을 바탕으로 GenAI 애플리케이션에 대한 목표 개선을 수행한 후, 진행 상황을 측정하기 위해 평가를 다시 실행합니다.

운영 중 모니터링: Relari의 런타임 모니터링 기능을 활용하여 운영 환경에서 GenAI 애플리케이션의 성능을 지속적으로 평가하고 개선합니다.