Evidently AI

Was ist Evidently AI?

Evidently AI ist eine umfassende Lösung, die Teams dabei unterstützt, zuverlässige KI-Produkte zu entwickeln, zu evaluieren und zu betreiben – inklusive traditioneller Machine Learning-Modelle und Large Language Model (LLM)-Anwendungen. Sie bietet eine Open-Source Python-Bibliothek mit über 100 integrierten Evaluierungsmetriken sowie eine Cloud-Plattform, die KI-Tests, Überwachung, synthetische Datengenerierung und kollaborative Workflows unterstützt. Evidently AI ermöglicht es Nutzern, Daten- und Vorhersagedrift zu erkennen, Regressionen und adversariales Testen durchzuführen sowie Datensätze und Auswertungen über eine intuitive Oberfläche zu verwalten – für kontinuierliche KI-Qualität über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

Hauptfunktionen

• Umfassende Evaluierungsmetriken

  Bietet über 100 integrierte Metriken zur Bewertung von Datenqualität, Modellleistung, Drift-Erkennung und LLM-spezifischen Auswertungen für eine umfassende KI-Bewertung.

• Open-Source Python-Bibliothek

  Eine modulare, entwicklerfreundliche Bibliothek mit deklarativer API zur lokalen Durchführung von Auswertungen – ermöglicht flexible Integration und Anpassung.

• Evidently Cloud Plattform

  Eine No-Code-Oberfläche zum Verwalten von Projekten, Datensätzen, Auswertungen und Dashboards – unterstützt Zusammenarbeit und Echtzeitüberwachung mit Alarmfunktionen.

• Synthetische Daten und adversariales Testen

  Werkzeuge zur Generierung synthetischer Datensätze und zur Entwicklung adversarialer Testszenarien, um KI-Modelle auf Robustheit und Sicherheit zu prüfen.

• Drift- und Leistungsüberwachung

  Kontinuierliche Überwachung von Daten-, Ziel- und Vorhersagedrift mit Alarmmechanismen, um die Modellgenauigkeit im Produktivbetrieb zu sichern.

• Unterstützung für ML- und LLM-Workflows

  Vereinheitlichte Unterstützung für klassische Machine Learning- und Large Language Model-Anwendungen, ermöglicht Auswertungen über verschiedene KI-Anwendungsfälle hinweg.

Anwendungsfälle

• Validierung der Modellleistung : Bewertung und Überwachung von Modellgenauigkeit, Präzision, Recall und anderen Metriken, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wie erwartet funktionieren.
• Erkennung von Data Drift : Erkennung von Veränderungen in Eingabedaten oder Zielverteilungen, die die Modellqualität im Laufe der Zeit beeinträchtigen könnten, um proaktive Maßnahmen zu ermöglichen.
• Überwachung von KI-Systemen : Überwachung von KI-Ausgaben in Produktionsumgebungen mit Dashboards und Alarmen, um Anomalien zu erkennen und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
• Kollaboratives KI-Qualitätsmanagement : Fördert Teamarbeit durch das Teilen von Auswertungsergebnissen, Dashboards und Testfällen zwischen Data Scientists, Ingenieuren und Fachexperten.
• Synthetisches und adversariales Testen : Erstellung synthetischer Datensätze und adversarialer Inputs, um die Robustheit und Sicherheit von KI-Systemen unter Extrembedingungen zu testen.

Häufig gestellte Fragen