Freeplay

Qu'est-ce que Freeplay ?

Freeplay est une plateforme complète conçue pour permettre aux équipes IA d’accélérer le développement et le déploiement de produits IA. Elle unifie des workflows essentiels tels que la gestion des versions de prompts et de modèles, la création d’évaluations personnalisées, l’observabilité en temps réel des interactions LLM et les tests automatisés, le tout dans un système unique. En facilitant la collaboration entre ingénieurs et experts métier, Freeplay simplifie l’expérimentation, l’amélioration continue et la supervision en production, garantissant une livraison de produits IA de haute qualité sans la friction de multiples outils.

Fonctionnalités clés

• Gestion des prompts et des modèles

  Versionnez, déployez et expérimentez les modifications de prompts et de modèles comme des feature flags, permettant un développement IA rigoureux et contrôlé.

• Évaluations personnalisées

  Créez et ajustez des métriques d’évaluation adaptées aux standards de qualité de votre produit pour mesurer précisément la performance de l’IA.

• Observabilité des LLM

  Recherchez, consultez et analysez instantanément toute interaction LLM du développement à la production afin d’obtenir une visibilité complète sur le comportement de l’IA.

• Tests automatisés et expériences

  Lancez des tests en lot et des auto-évaluations pour quantifier l’impact des modifications de prompts et de modèles, soutenant une culture d’expérimentation continue.

• Playground personnalisable

  Créez et comparez des prompts entre plusieurs fournisseurs de LLM dans un environnement flexible pour optimiser les sorties IA.

• Étiquetage des données et gestion des datasets

  Étiquetez les résultats et gérez les jeux de données de manière fluide sur la plateforme pour soutenir les tests, le fine-tuning et les workflows d’assurance qualité.

Cas d'utilisation

• Développement de produits IA : Permettez aux équipes pluridisciplinaires de construire et d’itérer ensemble sur des fonctionnalités IA avec des prompts et modèles sous contrôle de version.
• Évaluation des performances des modèles : Concevez des évaluations personnalisées et automatisez les tests pour garantir que les modèles IA répondent à des critères précis de qualité et de fiabilité.
• Supervision en production : Surveillez les interactions IA en temps réel avec une observabilité complète pour détecter rapidement les problèmes et maintenir la qualité produit.
• Optimisation des prompts : Expérimentez différentes variantes de prompts et comparez les résultats entre divers fournisseurs de LLM pour optimiser les réponses IA.
• Étiquetage des données et assurance qualité : Rationalisez les workflows d’étiquetage et gérez les datasets pour soutenir l’amélioration continue et le fine-tuning des modèles IA.

FAQ