Raindrop

Crear productos de IA como chatbots y agentes presenta desafíos únicos. A diferencia del software tradicional que genera errores predecibles, la IA a menudo falla en silencio. Tus usuarios podrían experimentar frustración, recibir información inexacta o presenciar comportamientos inesperados, pero es posible que no lo sepas hasta que sea demasiado tarde, o a menos que revises manualmente montañas de registros. Las pruebas y evaluaciones estándar confirman que casos específicos funcionan, pero no capturan la imprevisibilidad de las interacciones del usuario en el mundo real.

Raindrop proporciona la capa crucial de monitorización diseñada específicamente para los matices de la IA. Piénsalo como Sentry, pero construido expresamente para el comportamiento de la IA. Te ayudamos a detectar automáticamente cuándo tu IA se comporta incorrectamente en producción, enviándote alertas con enlaces directos a las interacciones problemáticas. Esto te permite comprender la causa raíz rápidamente y lanzar mejoras con confianza.

Capacidades clave: Ve lo que realmente está sucediendo

• 🚨 Detecta automáticamente problemas específicos de la IA: Raindrop identifica modos de fallo comunes de la IA, como que el asistente olvide el contexto, exhiba pereza, falle en las tareas o cause frustración al usuario. Averigua cuándo y por qué tu IA no está cumpliendo con las expectativas.

• 📊 Comprende los patrones de retroalimentación del usuario (señales): Registra las señales explícitas del usuario, como los pulgares arriba/abajo o las regeneraciones. Raindrop muestra patrones en esta retroalimentación, mostrándote lo que resuena positivamente y lo que necesita atención, ayudándote a priorizar las correcciones y a redoblar los esfuerzos en los éxitos.

• 💬 Recibe resúmenes diarios de información: Recibe notificaciones concisas de Slack que resumen los eventos clave del día anterior, incluyendo los problemas detectados (con tendencias) y los aspectos positivos ("Wins"). Mantente informado sin sentirte abrumado.

• 🔍 Identifica comportamientos con la búsqueda en lenguaje natural (Pro): Describe el comportamiento que estás buscando en lenguaje sencillo (por ejemplo, "usuarios que se quejan de la calidad del código", "asistente que usa palabras de relleno") y encuentra conversaciones o rastreos relevantes al instante.

• 📈 Descubre tendencias con la agrupación de temas (Pro): Agrupa automáticamente las interacciones en temas para ver los casos de uso más populares de tu IA e identificar qué áreas generan más problemas, guiando así tu hoja de ruta de productos.

• 🕵️ Analiza las causas raíz con el rastreo (Pro): Realiza un seguimiento de la ejecución paso a paso de tus llamadas de IA para comprender con precisión dónde salieron mal las cosas en interacciones complejas.

• 🏷️ Realiza un seguimiento de lo que más importa con problemas personalizados (Pro): Define y supervisa cualquier problema o tema específico que sea único para tu aplicación o necesidades comerciales.

• 🔒 Protege la privacidad del usuario con la redacción de PII en el borde (Pro): Identifica y redacta automáticamente la información de identificación personal de los mensajes de los usuarios y las respuestas del modelo antes de registrarla.

• 📚 Crea mejores conjuntos de datos a partir de interacciones reales (Pro): Selecciona cualquier conjunto de eventos dentro de Raindrop para crear fácilmente conjuntos de datos seleccionados para el ajuste fino de modelos o la creación de evaluaciones más sólidas.

Cómo usan Raindrop los equipos

1. Depuración de errores esquivos del chatbot: Un usuario informa que tu bot de soporte proporcionó información de política incorrecta. En lugar de buscar en los registros, Raindrop te alerta sobre problemas de "Fallo de tarea" o "Frustración del usuario". Haces clic en la alerta, revisas el rastro de la conversación, identificas el paso de razonamiento o la recuperación de conocimiento incorrectos e implementas una corrección específica. A continuación, supervisas ese tipo de problema específico en Raindrop para confirmar que la corrección redujo su incidencia.

2. Mejora de la fiabilidad del agente de IA: Tu agente de IA completa con éxito las tareas en las pruebas, pero los usuarios informan de inconsistencias en la producción. La agrupación de temas de Raindrop revela que un tipo de tarea específico, menos común, tiene una alta tasa de fracaso. Utilizando Deep Research, consultas las interacciones relacionadas con esa tarea, identificas patrones en los fallos (por ejemplo, la incomprensión de la fraseología específica del usuario), creas un conjunto de datos a partir de estos ejemplos y lo utilizas para afinar la comprensión del agente.

3. Validación de las mejoras del producto: Has implementado cambios para reducir la "pereza" de la IA (por ejemplo, respuestas demasiado cortas o genéricas). Realizas un seguimiento del problema de "Pereza" en Raindrop. Los resúmenes diarios y los paneles de control de problemas muestran una clara tendencia a la baja en estos eventos después de la implementación, lo que te da la confianza de que los cambios fueron efectivos en el mundo real.

Deja de adivinar, empieza a mejorar

La IA no tiene por qué ser una caja negra en producción. Raindrop proporciona la visibilidad esencial para ir más allá de las evaluaciones básicas y comprender cómo funciona realmente tu IA con usuarios reales. Detecta los problemas de forma temprana, diagnostícalos rápidamente, valida tus correcciones y genera confianza en el usuario mejorando constantemente tu producto de IA basándote en datos concretos, no solo en conjeturas.