Relari AI
Eine vertragsbasierte Plattform zum Simulieren, Testen und Validieren komplexer Generative AI-Anwendungen mit synthetischen Daten und modularer Evaluierung.
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Produktübersicht
Was ist Relari AI?
Relari AI ist eine fortschrittliche Plattform zur Steigerung der Zuverlässigkeit und Robustheit von Generative AI-Systemen. Entwickler können natürlichsprachliche Verträge definieren, die das erwartete Verhalten von Agents spezifizieren, umfangreiche synthetische Testdatensätze generieren und umfassende modulare Bewertungen durchführen. Die Plattform unterstützt kontinuierliche Evaluierung und Überwachung, um Probleme frühzeitig im Entwicklungszyklus zu erkennen und zu beheben. So wird eine schnellere Iteration und ein höheres Maß an Vertrauen bei der Bereitstellung von AI Agents in geschäftskritischen Bereichen wie Finanzen, Enterprise Search und Compliance ermöglicht.
Hauptfunktionen
Vertragsbasierte Entwicklung
Nutzen Sie natürlichsprachliche Verträge, um gemeinsam das Verhalten von AI Agents in verschiedenen Szenarien zu definieren und zu überprüfen. So wird Klarheit und Übereinstimmung über die erwarteten Ergebnisse sichergestellt.
Generierung synthetischer Daten
Erstellen Sie groß angelegte, maßgeschneiderte synthetische Datensätze, um Nutzerverhalten zu simulieren und AI Agents Belastungstests zu unterziehen – einschließlich Randfällen, die in realen Daten oft fehlen.
Modulares Evaluierungs-Framework
Nutzen Sie ein Open-Source-Framework mit über 30 Metriken zur Bewertung von Textgenerierung, Codegenerierung, Retrieval, Klassifikation und Agent-Performance.
Umfassende Trace-Analyse
Erhalten Sie sofortige Einblicke in die Ausführung von Aufgaben durch AI Agents mittels detaillierter Trace-Analysen und ermöglichen Sie so eine schnelle Identifikation und Behebung von Problemen.
Kontinuierliches Monitoring und Feedback-Loop
Integrieren Sie Nutzerfeedback und Produktionsdaten, um maßgeschneiderte Evaluatoren zu trainieren, die sich an menschlichen Bewertungen orientieren und eine kontinuierliche Verbesserung von AI-Systemen unterstützen.
Anwendungsfälle
- Testen und Validieren von AI Agents : Testen und zertifizieren Sie systematisch das Verhalten von AI Agents vor dem Einsatz, um Zuverlässigkeit in komplexen, realen Anwendungen sicherzustellen.
- Erstellung synthetischer Datensätze : Generieren Sie vielfältige synthetische Datensätze, um die Testabdeckung zu erweitern und verschiedene Nutzerintentionen sowie Interaktionsmuster zu simulieren.
- Ursachenanalyse : Identifizieren Sie Leistungsprobleme und Parameter-Trade-offs in AI-Pipelines mithilfe modularer Evaluierung und detaillierter Metriken.
- Beschleunigte AI-Entwicklung : Beschleunigen Sie Iterationszyklen, indem Sie synthetische Daten und automatisierte Evaluierung nutzen, um Verbesserungen schnell zu validieren.
- Stresstest für Generative AI-Systeme : Bewerten Sie AI-Modelle unter extremen und Randbedingungen, um Robustheit vor dem Produktivstart sicherzustellen.
Häufig gestellte Fragen
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