Relari AI

¿Qué es Relari AI?

Relari AI es una plataforma avanzada diseñada para mejorar la fiabilidad y robustez de los sistemas Generative AI, permitiendo a los desarrolladores definir contratos en lenguaje natural que especifiquen el comportamiento esperado de los Agentes, generar amplios conjuntos de datos sintéticos de prueba y realizar evaluaciones modulares exhaustivas. Soporta evaluación y monitoreo continuos para identificar y solucionar problemas tempranamente en el ciclo de desarrollo de IA, facilitando iteraciones más rápidas y mayor confianza al desplegar Agentes de IA en entornos críticos como finanzas, búsqueda empresarial y cumplimiento.

Características Principales

• Desarrollo Basado en Contratos

  Utiliza contratos en lenguaje natural para definir y verificar colaborativamente el comportamiento de los Agentes de IA en diversos escenarios, asegurando claridad y alineación en los resultados esperados.

• Generación de Datos Sintéticos

  Crea conjuntos de datos sintéticos a gran escala y personalizados para simular el comportamiento de usuarios y realizar pruebas de estrés a los Agentes de IA, cubriendo casos límite que suelen faltar en los datos reales.

• Marco de Evaluación Modular

  Aprovecha un marco de código abierto con más de 30 métricas para evaluar generación de texto, generación de código, recuperación, clasificación y el rendimiento de los Agentes.

• Análisis Exhaustivo de Trazas

  Obtén información inmediata sobre la ejecución de tareas de los Agentes de IA mediante un análisis detallado de trazas, permitiendo la identificación y resolución rápida de problemas.

• Monitoreo Continuo y Bucle de Retroalimentación

  Integra retroalimentación de usuarios y datos de producción para entrenar evaluadores personalizados alineados con el juicio humano, apoyando la mejora continua de los sistemas de IA.

Casos de Uso

• Pruebas y Validación de Agentes de IA : Prueba y certifica sistemáticamente el comportamiento de los Agentes de IA antes de su despliegue para garantizar fiabilidad en aplicaciones complejas y reales.
• Creación de Conjuntos de Datos Sintéticos : Genera conjuntos de datos sintéticos diversos para ampliar la cobertura de pruebas y simular diferentes intenciones y patrones de interacción de usuarios.
• Análisis de Causas Raíz : Identifica problemas de rendimiento y compensaciones de parámetros en los flujos de IA utilizando evaluación modular y métricas detalladas.
• Desarrollo Acelerado de IA : Acelera los ciclos de iteración utilizando datos sintéticos y evaluación automatizada para validar mejoras rápidamente.
• Pruebas de Estrés para Sistemas Generativos de IA : Evalúa modelos de IA bajo escenarios extremos y casos límite para asegurar su robustez antes de la puesta en producción.

Preguntas Frecuentes