Relari AI

O que é Relari AI?

Relari AI é uma plataforma avançada projetada para aumentar a confiabilidade e robustez de sistemas de IA Generativa, permitindo que desenvolvedores definam contratos em linguagem natural para especificar o comportamento esperado dos agentes, gerem extensos conjuntos de testes sintéticos e conduzam avaliações modulares abrangentes. Suporta avaliação e monitoramento contínuos para identificar e corrigir problemas precocemente no ciclo de desenvolvimento de IA, facilitando iteração mais rápida e maior confiança na implantação de agentes de IA em ambientes críticos como finanças, busca corporativa e compliance.

Recursos Principais

• Desenvolvimento Baseado em Contratos

  Utilize contratos em linguagem natural para definir e verificar de forma colaborativa o comportamento de agentes de IA em diversos cenários, garantindo clareza e alinhamento quanto aos resultados esperados.

• Geração de Dados Sintéticos

  Crie conjuntos de dados sintéticos em larga escala e sob medida para simular o comportamento de usuários e realizar testes de estresse em agentes de IA, cobrindo casos extremos frequentemente ausentes em dados reais.

• Framework Modular de Avaliação

  Aproveite um framework open-source com mais de 30 métricas para avaliar geração de texto, geração de código, recuperação, classificação e desempenho de agentes.

• Análise Abrangente de Traces

  Obtenha insights imediatos sobre a execução de tarefas dos agentes de IA por meio de análise detalhada de traces, permitindo identificação e resolução rápida de problemas.

• Monitoramento Contínuo e Ciclo de Feedback

  Integre feedback de usuários e dados de produção para treinar avaliadores personalizados alinhados ao julgamento humano, apoiando a melhoria contínua dos sistemas de IA.

Casos de Uso

• Testes e Validação de Agentes de IA : Teste e certifique sistematicamente o comportamento de agentes de IA antes da implantação, garantindo confiabilidade em aplicações complexas e do mundo real.
• Criação de Conjuntos de Dados Sintéticos : Gere conjuntos de dados sintéticos diversos para ampliar a cobertura de testes e simular várias intenções e padrões de interação de usuários.
• Análise de Causa Raiz : Identifique problemas de desempenho e trade-offs de parâmetros em pipelines de IA utilizando avaliação modular e métricas detalhadas.
• Desenvolvimento Acelerado de IA : Acelere ciclos de iteração usando dados sintéticos e avaliação automatizada para validar melhorias rapidamente.
• Testes de Estresse em Sistemas de IA Generativa : Avalie modelos de IA em cenários extremos e casos de borda para garantir robustez antes do lançamento em produção.

Perguntas Frequentes