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.
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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
Applitools
Plateforme de test visuel alimentée par l'IA permettant une validation automatisée, précise et évolutive des applications web et mobiles sur différents navigateurs et appareils.
Katalon
Plateforme tout-en-un d’automatisation des tests assistée par l’IA, prenant en charge les tests web, mobiles, API et desktop avec des intégrations riches et une exécution évolutive.
Bugster
Agent de test propulsé par l'IA qui transforme les flux utilisateurs réels en tests automatisés et adaptatifs, simplifiant l'assurance qualité pour les équipes de développement à évolution rapide.
TestSprite
Un agent de test autonome alimenté par l'AI qui automatise les tests logiciels de bout en bout pour le frontend et le backend avec une intervention humaine minimale.
Confident AI
Plateforme cloud complète pour évaluer, comparer et sécuriser les applications LLM avec des métriques personnalisables et des workflows collaboratifs.
Testim.io
Plateforme d'automatisation de tests pilotée par l'IA permettant la création, la maintenance et l'exécution de tests web et mobiles sans code, avec des capacités d'auto-guérison.
Ragas
Framework open source pour l'évaluation et les tests complets des applications de Retrieval Augmented Generation (RAG) et de Large Language Model (LLM).
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.