Confident AI Введение

Confident AI работает, позволяя разработчикам определять тестовые случаи и метрики оценки для своих приложений LLM. Пользователи могут писать Python-скрипты с использованием фреймворка DeepEval для создания тестовых случаев с входными данными, ожидаемыми выходами и критериями оценки. Платформа предоставляет более 12 встроенных метрик для оценки различных аспектов производительности LLM, таких как обнаружение галлюцинаций, классификация выходных данных и сравнение с эталонными данными. Разработчики могут запускать эти тесты локально или интегрировать их в пайплайны CI/CD. Результаты затем визуализируются на веб-платформе Confident AI, которая предлагает такие функции, как A/B тестирование, подробная аналитика и историческое отслеживание производительности модели с течением времени. Это позволяет командам выявлять области для улучшения, оптимизировать гиперпараметры и принимать обоснованные решения о реализациях LLM на основе данных.