Was ist Confident AI?
Confident AI ist die führende All-in-One LLM-Evaluierungsplattform, die entwickelt wurde, um die Leistung von Anwendungen großer Sprachmodelle (LLM) zu benchmarken und zu quantifizieren. Sie ermöglicht es Unternehmen, nahtlos benutzerdefinierte LLM-Metriken zu implementieren und bietet eine robuste Lösung für Unternehmen jeder Größe. Mit einem Fokus auf die Verbesserung der Leistung von LLM-Chatbots, Retrieval- augmentierter Generierung (RAG) und verschiedenen Agenten, ermöglicht Confident AI Teams, ihre KI-Systeme effektiv zu bewerten und LLM-Lösungen mit Vertrauen einzusetzen.
Was sind die Merkmale von Confident AI?
Automatische Regressionserkennung: Die Plattform von Confident AI ermöglicht es Nutzern, automatisch Regressionen in LLM-Systemen zu erkennen. Mit der Möglichkeit zum Unit Testing können Nutzer Testergebnisse vergleichen, Leistungsdrift erkennen und die Ursachen von Regressionen identifizieren. Dies sorgt für konsistente und zuverlässige Leistung von LLMs in verschiedenen Anwendungen.
Forschungsbasierte Bewertungsmetriken mit DeepEval: Die von DeepEval bereitgestellten Bewertungsmetriken bieten Nutzern forschungsbasierte Maßstäbe zur Evaluierung ihrer LLM-Systeme. Diese Metriken gewährleisten eine Genauigkeit und Zuverlässigkeit, die mit menschlicher Bewertung vergleichbar ist, und decken eine Vielzahl von LLM-Systemen ab, einschließlich RAG, Agenten und Chatbots.
Erweiterte LLM-Observabilität: Unternehmen können problemlos A/B-Tests zu verschiedenen Hyperparametern, einschließlich Eingabetextvorlagen und Modellkonfigurationen, durchführen. Dieses umgehende Feedback ermöglicht es Nutzern, die Leistung ihrer LLM-Systeme unter verschiedenen Konfigurationen zu überwachen, was letztlich zu besseren Entscheidungen und Optimierungen führt.
Maßgeschneiderte Generierung synthetischer Datensätze: Confident AI ermöglicht die Generierung synthetischer Datensätze, die speziell auf die Evaluierungsbedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind. Diese Datensätze können in Übereinstimmung mit dem Wissensbestand des Klienten entworfen und für verschiedene Ausgabeformate angepasst werden, um Relevanz und Genauigkeit sicherzustellen.
Automatisiertes LLM-Red-Teaming: Die Plattform verfügt über automatisierte Red-Teaming-Funktionen, die Nutzern helfen, Sicherheitsrisiken in ihren LLM-Anwendungen zu identifizieren. Durch das Aufspüren der effektivsten Kombinationen von Hyperparametern, wie verschiedenen LLMs und Eingabetextvorlagen, können Nutzer ihre Anwendungen hinsichtlich Sicherheit und Effektivität optimieren.
Was sind die Eigenschaften von Confident AI?
- Benutzerfreundliche APIs: Confident AI bietet eine benutzerfreundliche API, die eine nahtlose Integration mit LLM-Systemen zur Evaluierung und Überwachung in der Cloud ermöglicht.
- Überwachungs- und Reporting-Dashboard: Die Plattform umfasst ein leistungsstarkes Dashboard für detaillierte Berichterstattung und Analytik, das Nutzern hilft, die Leistung zu verfolgen und Verbesserungsbereiche im Laufe der Zeit zu identifizieren.
- Definitionen des Grundwahrheits: Nutzer können Grundwahrheiten definieren, um die Ausgaben von LLMs gegen erwartete Ergebnisse zu benchmarken. Dies erleichtert bessere Bewertungen und das Identifizieren von Bereichen, die überarbeitet werden müssen.
- Diff-Verfolgung: Fortgeschrittene Diff-Verfolgungsfunktionen helfen Nutzern, iterative Verbesserungen vorzunehmen, von der Anpassung der Eingabetextvorlagen bis zur Auswahl der richtigen Wissensbestände für ihre Anwendungen.
- Effiziente Bereitstellung: Mit 2,4-mal weniger Zeit, die für die Entwicklung bis zur Produktion benötigt wird, verbessert Confident AI die Effizienz bei der Bereitstellung von LLM-Lösungen.
Was sind die Anwendungsfälle von Confident AI?
Confident AI ist vielseitig und kann in mehreren Szenarien angewendet werden:
- Chatbots: Verbesserung der Konversations-KI durch rigorose Evaluierung, Optimierung von Antworten und Sicherstellung von Relevanz.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Verbesserung von Systemen, die externe Wissensquellen nutzen, um Antworten und Interaktionen zu bereichern.
- KI-Agenten: Optimierung von KI-gesteuerten Agenten für spezifische Aufgaben und Operationen durch detaillierte Leistungsanalysen.
- Kundensupport: Optimierung der Supportoperationen durch verbesserte Chatbot-Antworten und reduzierte Latenz.
- Marketingkampagnen: Nutzung der LLM-Technologie zur Erstellung ansprechender und gezielter Inhalte für Kampagnen.
Wie benutzt man Confident AI?
Um mit Confident AI zu beginnen:
- Konto erstellen: Melden Sie sich auf der Confident AI-Plattform an.
- Integration mit Ihren Tools: Verbinden Sie Ihre bestehenden Tools und Plattformen, um die Fähigkeiten von LLM zu nutzen.
- Auswertungen durchführen: Schreiben und führen Sie Testfälle in Python aus, wobei Sie das DeepEval-Framework für genaue Bewertungen nutzen.
from deepeval import confident_evaluate
test_case = LLMTestCase(input="...", actual_output="...")
confident_evaluate(experiment_name="RAG Test", test_cases=[test_case])
Sie können das erforderliche Paket mit folgendem Befehl installieren:
pip install -U deepeval
Sobald die Bewertungen eingerichtet sind, beginnen Sie mit dem Testen, um die Leistung Ihres LLM zu überwachen.
