Deepchecks

Deepchecks ofrece una plataforma de evaluación completa, de principio a fin, diseñada para equipos de IA. Aborda directamente el proceso complejo, subjetivo y, con frecuencia, manual de probar aplicaciones LLM, lo que le permite pasar del desarrollo a la producción de forma más rápida y con mayor confianza. Esta plataforma transforma la evaluación de LLM de una serie de proyectos ad hoc en un flujo de trabajo sistemático y basado en datos.

Características Clave

• 🧪 Calificación y Anotación Automatizadas Aproveche un pipeline sofisticado para calificar y anotar automáticamente sus interacciones LLM basándose en restricciones matizadas. Usted mantiene el control total con una anulación manual, lo que le permite crear un "conjunto dorado" o verdad fundamental que afina el sistema automatizado para una precisión excepcional.

• 📊 Comparación Exhaustiva de Versiones Tome decisiones basadas en métricas comparando sistemáticamente cada componente de su pila LLM. Puede experimentar y validar fácilmente diferentes prompts, modelos (por ejemplo, GPT-4 vs. Claude 3), bases de datos vectoriales y métodos de recuperación para encontrar la configuración óptima para su caso de uso específico.

• 🔍 Monitorización y Depuración de Ciclo de Vida Completo Vaya más allá de las pruebas de preproducción. Deepchecks monitoriza sus aplicaciones LLM en vivo en producción para detectar alucinaciones, degradación del rendimiento o contenido perjudicial. Sus herramientas de análisis de causa raíz le ayudan a identificar metódicamente los segmentos más débiles de su aplicación y a señalar el paso exacto donde ocurrió un fallo.

• 🛡️ Despliegue Flexible y Seguro Integre Deepchecks en su pila existente con total tranquilidad. Con múltiples opciones de despliegue —desde SaaS multi-inquilino hasta AWS GovCloud y soluciones completamente en las propias instalaciones—, puede cumplir con cualquier restricción de privacidad o seguridad de datos, incluyendo el cumplimiento de SOC2, GDPR y HIPAA.

Casos de Uso

1. Optimización de un Agente RAG de Soporte al Cliente Imagine que está desarrollando un agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) para responder preguntas de clientes basándose en su base de conocimientos. En lugar de depender de evidencia anecdótica, puede usar Deepchecks para ejecutar una docena de experimentos comparando diferentes modelos de incrustación y estrategias de fragmentación. La plataforma proporciona puntuaciones claras y cuantitativas sobre la relevancia de la respuesta y la precisión factual, lo que le permite seleccionar definitivamente la versión que ofrece las respuestas más útiles y reduce las alucinaciones.

2. Garantía de Seguridad de la IA para una Herramienta de Generación de Contenido Su equipo ha desarrollado una herramienta que genera textos de marketing. Para prevenir daños a la marca, necesita asegurar que sus resultados siempre estén alineados con la marca, sean seguros y estén libres de contenido perjudicial. Puede configurar Deepchecks para que se ejecute continuamente dentro de su pipeline de CI/CD, marcando automáticamente cualquier respuesta que viole sus métricas de seguridad definidas. En producción, continúa monitorizando comportamientos inesperados, alertándole al instante si el modelo genera contenido problemático, permitiéndole intervenir antes de que impacte a los usuarios.

Ventajas Únicas

El mercado cuenta con muchas herramientas de evaluación, pero Deepchecks está diseñado de manera diferente para resolver los desafíos fundamentales de la validación de LLM.

• Más allá de LLM-como-juez: En lugar de depender de un único LLM de propósito general para la evaluación, Deepchecks utiliza un Swarm of Evaluation Agents patentado. Esta arquitectura avanzada emplea un conjunto de Small Language Models (SLM) especializados y pipelines de PNL de varios pasos que trabajan juntos utilizando técnicas de Mixture of Experts (MoE). Este enfoque simula un anotador humano inteligente, brindando una precisión y consistencia superiores.

• Una Verdadera Plataforma de Principio a Fin: Si bien muchos proyectos de código abierto ofrecen técnicas de evaluación, a menudo requieren un esfuerzo considerable de bricolaje (DIY) para convertirse en una solución utilizable. Deepchecks proporciona una plataforma completa e integrada que cubre todo el ciclo de vida —desde la generación de conjuntos de datos de prueba y la comparación de versiones en desarrollo hasta la monitorización robusta y la depuración en producción.

• Resultados Basados en Evidencia: Los equipos que utilizan Deepchecks reportan resultados tangibles y críticos para el negocio. Se ha demostrado que la plataforma ofrece una reducción del 70% en alucinaciones y respuestas de baja calidad y una mejora de 5 veces en el tiempo de salida a producción para nuevas aplicaciones LLM.

Conclusión:

Deepchecks proporciona el marco riguroso, escalable y sistemático necesario para construir, desplegar y mantener aplicaciones LLM de alta calidad. Al reemplazar las conjeturas subjetivas con una evaluación automatizada y basada en datos, puede innovar más rápido, mitigar riesgos y lanzar productos que ofrecen valor de manera consistente.

Descubra cómo Deepchecks puede optimizar su ciclo de vida de desarrollo de LLM y asegurar que sus aplicaciones funcionen según lo previsto.