LastMile AI

LastMile AI AutoEval — платформа для оценки искусственного интеллекта это платформа корпоративного уровня, предназначенная для того, чтобы помочь разработчикам тестировать, оценивать и тестировать приложения ИИ. Он поставляется с метриками оценки, включенными в батарею, для RAG и мультиагентного ИИ, а также возможностями тонкой настройки для разработки пользовательских оценщиков. Платформа подчеркивает воспроизводимость, частное развертывание и оценку в реальном времени в масштабе.

Как это работает

1. Установка и интеграция: быстрый запуск с примерами кода для Python и TypeScript.
2. Используйте встроенные метрики или собственные пользовательские оценщики, чтобы измерить, насколько хорошо ваша система ИИ выполняет реальные задачи.
3. Оценщики тонкой настройки: модели оценки поездов, адаптированные к вашим критериям распределения и оценки данных.
4. Запустите AutoEval в частном виртуальном облаке или в собственной инфраструктуре с надежным управлением данными.
5. Мониторинг в реальном времени: вывод в реальном времени, ограждения и постоянный мониторинг надежности производственного уровня.

Основные способности

• AutoEval Out-of-the-Box Metrics для RAG и мультиагентных приложений ИИ
• Сервис тонкой настройки для разработки собственных оценщиков
• Оценка ИИ в реальном времени с пылающим быстрым выводом
• Частные варианты развертывания (Private VPC / On-Prem) для обеспечения безопасности и соответствия
• Генерация синтетических данных для автоматизации маркировки и сокращения ручного усилия
• Управление воспроизводимыми экспериментами для ускорения инноваций
• Пользовательские метрики поддерживают улавливание нюансированных критериев оценки
• Ограждения и активный мониторинг для выявления аномалий и снижения рисков
• Кросс-языковые примеры клиентов (Python и TypeScript) для простой интеграции
• Масштабируемая оценка и крупномасштабная поддержка данных

Как использовать AutoEval

• Python example (pip install lastmile):

• от lastmile.lib.auto eval импорт AutoEval, BuiltinMetrics

• клиент = AutoEval()

• результат = client.evaluate data
  data=pd.DataFrame({«input»: [«Где вырос автор?»],
  «выход»: [«Франция»],
  «ground truth»: [«Англия»]],
  метрики = [BuiltinMetrics.FAITHFULNESS]
  )

• Пример TypeScript:

• const { AutoEval, BuiltinMetrics } = require(«lastmile/lib/auto_eval»);

• const client = await AutoEval.create();

• результат const = ожидайте клиент.evaluateData
  данные: [{ввод: «Где вырос автор?», вывод: «Франция», ground truth: «Англия»],
  метрики: [BuiltinMetrics. Верность
  };

• Пользовательские метрики: загрузите данные приложения, определите свои собственные модели оценки и настройте по мере необходимости.

Особенности Highlights

• Метрики вне коробки для оценки RAG и мультиагентных систем
• Точная настройка моделей оценки в соответствии с конкретными критериями приложения
• Оценка в режиме реального времени с выводом ультранизкой задержки
• Частные варианты развертывания для контроля данных и соблюдения нормативных требований
• Синтетическая генерация данных для автоматизации маркировки и создания данных
• Воспроизводимое управление экспериментом для получения надежных результатов
• Пользовательские метрики и поддержка пользовательских оценщиков для индивидуальных потребностей
• Охранные рельсы и постоянный мониторинг для активного управления рисками
• Межъязыковые SDK (Python и TypeScript) для бесшовной интеграции
• Масштабируемые рабочие процессы оценки с поддержкой больших наборов данных

Почему стоит выбрать AutoEval

• Надежный, готовый к производству инструмент оценки, предназначенный для реальных систем ИИ
• Сквозной рабочий процесс от генерации данных до оценки и мониторинга
• Гибкие модели развертывания для удовлетворения требований безопасности, конфиденциальности и соответствия предприятия
• Ускорение инноваций ИИ за счет сокращения ручной маркировки и ускорения экспериментов

Вопросы безопасности и развертывания

• Развертывание в вашем собственном частном облаке или локально для поддержания суверенитета данных
• Использование синтетической генерации данных для минимизации воздействия конфиденциальной информации
• Внедрение защитных ограждений для выявления и смягчения рискованного поведения моделей в производстве

Быстрые стартовые ресурсы

• Официальная документация и руководства API
• Примеры и учебные пособия для AutoEval на Python и TypeScript
• Ценовые уровни, включая бесплатный вход для быстрых экспериментов