Opal by Google
Un kit de herramientas para desarrolladores para probar, evaluar e implementar medidas de seguridad para aplicaciones de modelos de lenguaje grande.
Comunidad:
Descripción del Producto
¿Qué es Opal by Google?
Opal es un conjunto de herramientas de Google diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir aplicaciones más seguras y responsables usando LLMs. Integrado en Google AI Studio y Vertex AI, Opal proporciona filtros de seguridad configurables y capacidades de evaluación para evaluar las salidas del modelo contra políticas de seguridad y puntos de referencia de calidad antes y durante el despliegue.
Características Principales
Filtros de Seguridad Configurables
Personaliza y ajusta filtros de seguridad en categorías como acoso, discurso de odio y contenido peligroso para alinearse con los requisitos de la aplicación.
Evaluación de Seguridad LLM
Evalúa el rendimiento del modelo contra políticas de seguridad definidas utilizando herramientas de evaluación automatizadas para identificar riesgos y vulnerabilidades potenciales.
Prototipado Interactivo
Prueba prompts y configuraciones de seguridad en tiempo real dentro del playground de Google AI Studio para observar el comportamiento del modelo instantáneamente.
Integración con Vertex AI
Pasa sin problemas del prototipado en Google AI Studio al despliegue a escala de producción con herramientas Opal integradas en Vertex AI.
Verificaciones de Calidad y Factualidad
Además de la seguridad, ejecuta evaluaciones para medir la precisión factual y la calidad general de las respuestas del modelo.
Casos de Uso
- Evaluación de Riesgos Pre-Lanzamiento : Los desarrolladores pueden evaluar y mitigar sistemáticamente los riesgos de seguridad potenciales antes de lanzar una nueva característica o aplicación basada en LLM.
- Gobernanza de IA Responsable : Los equipos de confianza y seguridad pueden implementar y hacer cumplir políticas de contenido consistentes en diferentes aplicaciones utilizando configuraciones de seguridad compartidas.
- Ajuste Iterativo del Modelo : Los ingenieros de IA pueden probar cómo los cambios en prompts o versiones del modelo afectan la seguridad y calidad, permitiendo ciclos de desarrollo rápidos.
- Aumento de Moderación de Contenido : Usa los filtros de seguridad como una primera capa de moderación para reducir el volumen de contenido dañino generado por las aplicaciones.
Preguntas Frecuentes
Alternativas a Opal by Google
Applitools
Plataforma de pruebas visuales impulsada por IA que permite la validación automatizada, precisa y escalable de aplicaciones web y móviles en diferentes navegadores y dispositivos.
Katalon
Plataforma todo en uno de automatización de pruebas aumentada por IA que soporta pruebas web, móviles, API y de escritorio con integraciones avanzadas y ejecución escalable.
Bugster
Agente de pruebas impulsado por IA que transforma los flujos de usuarios reales en pruebas automatizadas y adaptativas, simplificando la garantía de calidad para equipos de desarrollo de rápido movimiento.
TestSprite
Un agente de pruebas autónomo impulsado por IA que automatiza las pruebas de software de extremo a extremo para frontend y backend con mínima intervención humana.
Confident AI
Plataforma en la nube integral para evaluar, comparar y proteger aplicaciones LLM con métricas personalizables y flujos de trabajo colaborativos.
Testim.io
Plataforma de automatización de pruebas potenciada por IA que permite la creación, mantenimiento y ejecución sin código de pruebas web y móviles con capacidades de auto-sanación.
Ragas
Framework de código abierto para la evaluación y prueba integral de aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM).
Deepchecks
Plataforma integral de evaluación de IA para validación y monitoreo continuo de aplicaciones basadas en LLM desde el desarrollo hasta la producción.