Confident AI

Что такое Confident AI?

Confident AI — это мощная платформа для оценки, построенная на базе open-source фреймворка DeepEval, предназначенная для тщательного тестирования и совершенствования приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Она поддерживает полный цикл оценки LLM: от подготовки датасетов и настройки метрик до постоянного мониторинга в продакшене. Confident AI позволяет организациям сравнивать различные LLM-модели, выявлять регрессии и оптимизировать производительность с помощью лучших в отрасли метрик и защит. Платформа способствует сотрудничеству технических и нетехнических специалистов, интегрируется с CI/CD и предлагает корпоративные функции, включая самостоятельное размещение, SSO и соответствие HIPAA.

Ключевые функции

• Обширная библиотека метрик

  Предлагает широкий спектр готовых к использованию метрик оценки, охватывающих релевантность ответа, галлюцинации, предвзятость, токсичность, выполнение задач и многое другое, всё с возможностью настройки под конкретные случаи применения LLM.

• Полный цикл оценки

  Поддерживает аннотирование датасетов, бенчмаркинг, регрессионное тестирование и непрерывный мониторинг для обеспечения итеративных улучшений и высокого качества результатов LLM.

• Бесшовная интеграция с CI/CD

  Позволяет проводить юнит-тестирование LLM-систем в существующих CI/CD-пайплайнах с использованием Pytest, обеспечивая автоматизированную и масштабируемую оценку.

• Коллаборативная облачная платформа

  Централизует оценочные датасеты, тестовые отчёты и данные мониторинга для командного доступа и рецензирования, повышая продуктивность и прозрачность.

• Корпоративная безопасность и соответствие требованиям

  Поддерживает единую аутентификацию (SSO), сегрегацию данных, пользовательские роли, разрешения и соответствие HIPAA с возможностью самостоятельного размещения в частном облаке.

• Пользовательские модели оценки

  Позволяет настраивать собственные LLM-эндпоинты в качестве моделей оценки, обеспечивая индивидуальное оценивание, соответствующее уникальным требованиям приложений.

Варианты использования

• Разработка LLM-приложений : Разработчики могут сравнивать и совершенствовать LLM-модели и шаблоны запросов для оптимизации производительности до развертывания.
• Мониторинг в продакшене : Мониторинг живых результатов LLM в реальном времени для обнаружения отклонений в производительности и автоматического обогащения датасетов реальными атакующими случаями.
• Контроль качества чат-ботов и агентов : Оценка сложных разговорных агентов и автономных систем с помощью специализированных метрик и трассировки для отладки.
• Тестирование на соответствие и безопасность : Проведение red-team тестирования LLM-приложений на наличие уязвимостей, таких как предвзятость, токсичность и инъекционные атаки, для обеспечения ответственного использования ИИ.
• Кросс-функциональное взаимодействие : Нетехнические специалисты могут участвовать в подготовке датасетов и просмотре результатов оценки, способствуя согласованности между командами.

Часто задаваемые вопросы