Qu'est-ce que Confident AI ?
Confident AI est la principale plateforme d'évaluation de LLM tout-en-un conçue pour évaluer et quantifier la performance des applications de modèles de langage de grande taille (LLM). Elle permet aux entreprises de mettre en œuvre facilement des métriques LLM personnalisées, offrant une solution robuste pour les entreprises de toutes tailles. Avec un accent sur l'amélioration de la performance des chatbots LLM, de la génération augmentée par récupération (RAG) et de divers agents, Confident AI permet aux équipes d'évaluer leurs systèmes d'IA efficacement et de déployer en toute confiance des solutions LLM.
Quelles sont les caractéristiques de Confident AI ?
Détection automatique de régressions : La plateforme de Confident AI permet aux utilisateurs de détecter automatiquement les régressions dans les systèmes LLM. Grâce aux capacités de tests unitaires, les utilisateurs peuvent comparer les résultats des tests, détecter toute dérive de performance et identifier les causes profondes des régressions. Cela garantit une performance cohérente et fiable des LLM dans différentes applications.
Métriques d'évaluation étayées par la recherche avec DeepEval : Les métriques d'évaluation facilitées par DeepEval fournissent aux utilisateurs des mesures étayées par la recherche pour évaluer leurs systèmes LLM. Ces métriques offrent une précision et une fiabilité comparables à celles de l'évaluation humaine, couvrant une variété de systèmes LLM, y compris RAG, les agents et les chatbots.
Observabilité avancée des LLM : Les entreprises peuvent facilement effectuer des tests A/B sur différents hyperparamètres, y compris les modèles d'invite et les configurations de modèles. Ce retour d'information en temps réel permet aux utilisateurs de surveiller comment leurs systèmes LLM se comportent sous différentes configurations, ce qui conduit finalement à de meilleures prises de décision et à une optimisation.
Génération de jeux de données synthétiques sur mesure : Confident AI permet la génération de jeux de données synthétiques spécifiquement adaptés aux besoins d'évaluation des LLM de chaque client. Ces jeux de données peuvent être conçus en fonction de la base de connaissances du client et personnalisés pour divers formats de sortie, garantissant pertinence et précision.
Red Teaming automatisé des LLM : La plateforme dispose de capacités de red teaming automatisé, aidant les utilisateurs à identifier les risques de sécurité dans leurs applications LLM. En découvrant les combinaisons les plus efficaces d'hyperparamètres, tels que différents LLM et modèles d'invite, les utilisateurs peuvent optimiser leurs applications pour la sécurité et l'efficacité.
Quelles sont les caractéristiques de Confident AI ?
- APIs conviviales : Confident AI propose une API conviviale qui permet une intégration transparente avec les systèmes LLM pour l'évaluation et la surveillance dans le cloud.
- Tableau de bord de surveillance et de reporting : La plateforme comprend un tableau de bord puissant pour des rapports et des analyses détaillés, aidant les utilisateurs à suivre la performance et à identifier les domaines d'amélioration au fil du temps.
- Définitions de vérité de base : Les utilisateurs peuvent définir des vérités de base pour comparer les sorties des LLM aux résultats attendus, facilitant ainsi de meilleures évaluations et pointant les zones nécessitant une itération.
- Suivi des différences : Des fonctionnalités avancées de suivi des différences aident les utilisateurs à apporter des améliorations itératives, de l'ajustement des modèles d'invite à la sélection des bonnes bases de connaissances pour leurs applications.
- Déploiement efficace : Avec un temps de développement réduit de 2,4 fois pour passer à la production, Confident AI améliore l'efficacité du déploiement de solutions LLM.
Quels sont les cas d'utilisation de Confident AI ?
Confident AI est polyvalent et peut être appliqué dans plusieurs scénarios :
- Chatbots : Améliorer l'IA conversationnelle grâce à une évaluation rigoureuse, optimiser les réponses et garantir leur pertinence.
- Génération augmentée par récupération (RAG) : Améliorer les systèmes qui exploitent des sources de connaissances externes pour enrichir les réponses et les interactions.
- Agents d'IA : Optimiser les agents pilotés par l'IA pour des tâches et opérations spécifiques grâce à une analyse détaillée de la performance.
- Service client : Rationaliser les opérations de support grâce à des réponses de chatbots améliorées et à une latence réduite.
- Campagnes marketing : Utiliser la technologie LLM pour générer un contenu engageant et ciblé pour les campagnes.
Comment utiliser Confident AI ?
Pour commencer avec Confident AI :
- Créez un compte : Inscrivez-vous sur la plateforme Confident AI.
- Intégrez vos outils : Connectez vos outils et plateformes existants pour tirer parti des capacités du LLM.
- Exécutez des évaluations : Écrivez et exécutez des cas de test en Python, en utilisant le cadre DeepEval pour des évaluations précises.
from deepeval import confident_evaluate
test_case = LLMTestCase(input="...", actual_output="...")
confident_evaluate(experiment_name="RAG Test", test_cases=[test_case])
Vous pouvez installer le package requis en utilisant :
pip install -U deepeval
Une fois les évaluations configurées, commencez à exécuter des tests pour surveiller la performance de votre LLM.
