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Confident AI

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Confident AI est une plateforme d'évaluation LLM complète qui aide les entreprises à valider leurs applications de modèle linguistique pour une utilisation en production.

Confident AI preview

Comment Confident AI Travaille En 3 Étapes?

  1. Téléchargez votre ensemble de données

    Commencez par télécharger votre ensemble de données sur Confident AI pour évaluation.
  2. Sélectionner les Métriques d'Évaluation

    Choisissez parmi plus de 14 métriques sur mesure pour évaluer la performance du modèle linguistique.
  3. Analyser les résultats de performance

    Examiner les résultats et les informations de suivi en temps réel de l'évaluation.
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Recast transforme des articles en résumés audio captivants pour une écoute facile en déplacement.

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Informations sur le produit

Confident AI sert de plateforme robuste pour évaluer les applications de modèle linguistique offrant plus de 14 métriques adaptées à l'expérimentation LLM. Il permet une gestion efficace des ensembles de données et un suivi des performances en temps réel tout en intégrant les retours humains pour des améliorations automatiques. De plus, il collabore sans effort avec le cadre open DeepEval, en faisant un outil indispensable pour les organisations cherchant à garantir que leurs applications LLM sont prêtes pour le déploiement en production. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des expériences pour évaluer les métriques et itérer en fonction des résultats, garantissant des normes élevées de préparation des applications.

Fonctionnalités principales

14+ métriques pour les expériences LLM

Gestion de dataset

Surveillance des performances

Intégration des retours humains

Compatibilité avec le cadre DeepEval.

Avantages

Metrics complets pour une évaluation approfondie

Facilite les améliorations automatiques via les retours humains

Interface conviviale pour la gestion des ensembles de données

Solution évolutive pour les entreprises de toute taille.

Cas d'utilisation

Évaluer la préparation à la production des applications LLM

Améliorer les modèles LLM grâce à une surveillance continue

Gérer les ensembles de données pour l'efficacité

Intégrer les retours des utilisateurs pour les améliorations.

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