Freeplay

Что такое Freeplay?

Freeplay — это комплексная платформа, созданная для ускорения разработки и внедрения AI-продуктов. Она объединяет ключевые рабочие процессы: версионирование prompt и моделей, создание пользовательских оценок, наблюдаемость LLM в реальном времени и автоматизированное тестирование в одной системе. Обеспечивая сотрудничество между инженерами и экспертами по предметной области, Freeplay ускоряет эксперименты, постоянное совершенствование и мониторинг в продакшене, гарантируя высокое качество AI-продуктов без необходимости переключаться между разными инструментами.

Ключевые функции

• Управление Prompt и Model

  Версионируйте, внедряйте и экспериментируйте с изменениями prompt и моделей как с feature flags, обеспечивая строгую и контролируемую разработку AI.

• Пользовательские оценки (Custom Evaluations)

  Создавайте и настраивайте метрики оценки, соответствующие стандартам качества вашего продукта, чтобы точно измерять производительность AI.

• Наблюдаемость LLM (LLM Observability)

  Мгновенно ищите, просматривайте и анализируйте любые взаимодействия с LLM от разработки до продакшена для полного контроля над поведением AI.

• Автоматизированное тестирование и эксперименты

  Запускайте пакетные тесты и авто-оценки для количественной оценки влияния изменений prompt и моделей, поддерживая культуру постоянных экспериментов.

• Настраиваемая Playground-среда

  Создавайте и сравнивайте prompts для разных LLM-провайдеров в гибкой среде для оптимизации AI-результатов.

• Маркировка данных и управление датасетами

  Маркируйте результаты и управляйте наборами данных прямо в платформе для поддержки тестирования, дообучения и контроля качества.

Варианты использования

• Разработка AI-продуктов : Позволяет кросс-функциональным командам совместно создавать и улучшать AI-функции с версионируемыми prompts и моделями.
• Оценка производительности моделей : Проектируйте пользовательские оценки и автоматизируйте тестирование, чтобы гарантировать соответствие моделей AI критериям качества и надежности.
• Мониторинг в продакшене : Следите за реальными AI-взаимодействиями с полной наблюдаемостью для быстрого выявления проблем и поддержания качества продукта в реальном времени.
• Оптимизация Prompt : Экспериментируйте с вариантами prompt и сравнивайте результаты разных LLM-провайдеров для оптимизации AI-ответов.
• Маркировка данных и контроль качества : Оптимизируйте процессы маркировки данных и управляйте датасетами для постоянного улучшения и дообучения моделей AI.

Часто задаваемые вопросы