Relari AI

Qu'est-ce que Relari AI ?

Relari AI est une plateforme avancée conçue pour améliorer la fiabilité et la robustesse des systèmes d'IA générative en permettant aux développeurs de définir des contrats en langage naturel spécifiant le comportement attendu des agents, de générer de vastes jeux de tests synthétiques et de conduire des évaluations modulaires complètes. Elle prend en charge l'évaluation et la surveillance continues pour identifier et corriger les problèmes tôt dans le cycle de développement IA, facilitant des itérations plus rapides et une plus grande confiance lors du déploiement d'agents IA dans des environnements critiques comme la finance, la recherche d'entreprise et la conformité.

Fonctionnalités clés

• Développement basé sur les contrats

  Utilisez des contrats en langage naturel pour définir et vérifier de manière collaborative le comportement des agents IA dans divers scénarios, garantissant clarté et alignement sur les résultats attendus.

• Génération de données synthétiques

  Créez des jeux de données synthétiques à grande échelle et sur mesure pour simuler le comportement des utilisateurs et tester les agents IA dans des cas limites souvent absents des données réelles.

• Cadre d'évaluation modulaire

  Exploitez un cadre open-source avec plus de 30 métriques pour évaluer la génération de texte, la génération de code, la recherche, la classification et la performance des agents.

• Analyse complète des traces

  Obtenez des insights immédiats sur l'exécution des tâches des agents IA grâce à une analyse détaillée des traces, permettant une identification et une résolution rapides des problèmes.

• Surveillance continue et boucle de rétroaction

  Intégrez les retours utilisateurs et les données de production pour entraîner des évaluateurs personnalisés alignés sur le jugement humain, soutenant l'amélioration continue des systèmes IA.

Cas d'utilisation

• Test et validation des agents IA : Testez et certifiez systématiquement le comportement des agents IA avant le déploiement afin d'assurer leur fiabilité dans des applications complexes et réelles.
• Création de jeux de données synthétiques : Générez des jeux de données synthétiques variés pour élargir la couverture des tests et simuler diverses intentions et interactions utilisateur.
• Analyse des causes profondes : Identifiez les problèmes de performance et les compromis de paramètres dans les pipelines IA grâce à une évaluation modulaire et des métriques détaillées.
• Développement IA accéléré : Accélérez les cycles d'itération en utilisant des données synthétiques et une évaluation automatisée pour valider rapidement les améliorations.
• Test de robustesse des systèmes IA génératifs : Évaluez les modèles IA dans des scénarios extrêmes et limites pour garantir leur robustesse avant la mise en production.

FAQ