Opal by Google
Une boîte à outils pour les développeurs pour tester, évaluer et implémenter des mesures de sécurité pour les applications de modèles de langage de grande taille.
Communauté:
Aperçu du produit
Qu'est-ce que Opal by Google ?
Opal est une suite d'outils de Google conçue pour aider les développeurs à construire des applications plus sûres et responsables utilisant les LLM. Intégré dans Google AI Studio et Vertex AI, Opal fournit des filtres de sécurité configurables et des capacités d'évaluation pour évaluer les sorties de modèle par rapport aux politiques de sécurité et aux benchmarks de qualité avant et pendant le déploiement.
Fonctionnalités clés
Filtres de Sécurité Configurables
Personnalisez et ajustez les filtres de sécurité dans des catégories comme le harcèlement, les discours de haine et le contenu dangereux pour s'aligner avec les exigences de l'application.
Évaluation de Sécurité LLM
Évaluez les performances du modèle par rapport aux politiques de sécurité définies en utilisant des outils d'évaluation automatisés pour identifier les risques et vulnérabilités potentiels.
Prototypage Interactif
Testez les prompts et configurations de sécurité en temps réel dans le terrain de jeu Google AI Studio pour observer instantanément le comportement du modèle.
Intégration Vertex AI
Passez sans effort du prototypage dans Google AI Studio au déploiement à l'échelle de production avec les outils Opal intégrés dans Vertex AI.
Vérifications de Qualité et de Factualité
En plus de la sécurité, exécutez des évaluations pour mesurer l'exactitude factuelle et la qualité globale des réponses du modèle.
Cas d'utilisation
- Évaluation des Risques Avant Lancement : Les développeurs peuvent évaluer et atténuer systématiquement les risques de sécurité potentiels avant de lancer une nouvelle fonctionnalité ou application basée sur LLM.
- Gouvernance IA Responsable : Les équipes de confiance et de sécurité peuvent implémenter et appliquer des politiques de contenu cohérentes dans différentes applications en utilisant des paramètres de sécurité partagés.
- Ajustement Itératif du Modèle : Les ingénieurs IA peuvent tester comment les changements dans les prompts ou versions de modèle affectent la sécurité et la qualité, permettant des cycles de développement rapides.
- Augmentation de la Modération de Contenu : Utilisez les filtres de sécurité comme première couche de modération pour réduire le volume de contenu nuisible généré par les applications.
FAQ
Alternatives à Opal by Google
QualiBooth
Plateforme complète d'accessibilité web offrant des analyses en temps réel, des informations exploitables et un suivi continu de la conformité pour les propriétés numériques.
LastMile AI
Plateforme de développement IA de niveau entreprise pour prototyper, évaluer et industrialiser des applications d'IA générative avec des métriques d'évaluation personnalisables et des outils de collaboration.
Autoblocks AI
Plateforme collaborative pour produits d'IA permettant des tests rigoureux, une évaluation approfondie et une amélioration continue des applications GenAI, avec intégration des retours d'experts et une surveillance en production.
Atla AI
Plateforme avancée d’évaluation IA offrant des analyses personnalisables et précises des sorties génératives pour garantir sécurité et fiabilité.
Quash
Plateforme de test mobile pilotée par l'intention qui exécute la QA fonctionnelle et visuelle en utilisant des commandes en langage naturel au lieu de scripts.
TestDriver
Plateforme de tests QA automatisés qui utilise la vision par ordinateur pour générer et maintenir des tests end-to-end sans sélecteurs traditionnels.
Meticulous AI
Outil de test visuel frontend automatisé qui génère et maintient des suites de tests complètes en surveillant les interactions des utilisateurs, assurant une couverture robuste sans écriture manuelle de tests.
Deepchecks
Plateforme complète d'évaluation de l'IA pour la validation et la surveillance continues des applications basées sur LLM, de leur développement à la production.