Vero

VERO es un marco integral de evaluación de IA diseñado para aportar fiabilidad y confianza de nivel empresarial a sus pipelines de modelos de lenguaje grandes (LLM). Aborda el desafío crítico de la incertidumbre de la IA al permitir que los equipos de desarrollo detecten rápidamente problemas de rendimiento, expliquen las causas raíz y prevengan costosos fallos de producción. VERO capacita a desarrolladores, gerentes de producto y partes interesadas para transformar ciclos de QA que duran semanas en minutos de confianza basada en datos.

Características Principales

VERO proporciona las herramientas necesarias para probar su sistema de IA tal como se ejecutará en producción, garantizando la robustez en arquitecturas complejas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y otras arquitecturas de IA.

⚡ Informes ultrarrápidos

Nuestro motor de evaluación optimizado entrega informes de rendimiento exhaustivos en horas, no días. Obtiene información inmediata y basada en datos cuando más la necesita, acelerando drásticamente su velocidad de iteración y permitiendo una intervención rápida antes de la implementación.

🔎 Información integral del pipeline

VERO audita cada bloque de su pipeline de IA—incluyendo los componentes Retriever, Reranker y Generation—para garantizar el cumplimiento y un funcionamiento óptimo. Los informes están especializados para proporcionar métricas detalladas (como las puntuaciones de Context Sufficiency y Hallucination) adaptadas específicamente para desarrolladores, gerentes de producto y partes interesadas ejecutivas.

🛠️ Diagnósticos y soluciones accionables

VERO va más allá de la simple detección de fallos. Los informes proporcionan soluciones claras y accionables, y estrategias sugeridas para ajustar su pipeline y mejorar el rendimiento. Por ejemplo, si el pipeline omite contexto matizado, VERO podría diagnosticar el problema y sugerir cambios específicos en la estrategia de recuperación, como implementar un método Hybrid-Retrieval como BM-25 junto con la búsqueda semántica.

🔄 Control de versiones robusto

Mantenga una confianza inigualable mediante el seguimiento de cambios y la comparación del rendimiento a lo largo del tiempo. VERO proporciona un control de versiones robusto para las configuraciones de su pipeline de IA, permitiéndole visualizar claramente la mejora de rendimiento entre versiones (p. ej., comparando V1.0 con V2.1) después de implementar las correcciones.

Casos de Uso

VERO se integra sin problemas en su flujo de trabajo, aportando un valor tangible en todo el ciclo de vida del desarrollo de IA:

1. Ajuste fino de componentes RAG

Un equipo de desarrollo tiene dificultades con la recuperación precisa de información en su sistema RAG de conocimiento interno. Utilizando los informes detallados de VERO, analizan las métricas del Retriever, identificando una baja puntuación de Domain Accuracy (82%). El informe diagnostica que la estrategia de fragmentación actual es inadecuada para evidencia compleja y específica del dominio. Al actuar sobre la solución sugerida —refinando las técnicas de embedding y ajustando la estrategia de fragmentación—, el equipo eleva rápidamente la puntuación de Domain Accuracy, asegurando que el modelo destaque evidencia de prueba concisa en lugar de solo definiciones generales.

2. Demostración de la mejora del rendimiento a las partes interesadas

Un Gerente de Producto necesita justificar los recursos invertidos en la última actualización del modelo de IA. Utiliza la función de Version Control de VERO para comparar métricas de rendimiento. El informe muestra claramente que, después de incorporar las soluciones sugeridas por VERO, Relevancy saltó del 82% al 95%, y la Precision mejoró del 85% al ​​98%. Estos datos proporcionan a las partes interesadas no técnicas una prueba objetiva de la mejora de calidad de la IA y el retorno de la inversión.

3. Cumplimiento y monitoreo continuo

Una organización empresarial requiere monitoreo continuo para mantener los estándares de cumplimiento (p. ej., previniendo el lenguaje tóxico o asegurando la alineación del dominio). VERO está integrado en el pipeline de CI/CD, ejecutando validaciones automáticamente utilizando métricas personalizadas (como Faithfulness y detección de Toxic Language). Cualquier desviación en la puntuación activa una alerta y un informe de diagnóstico inmediato, evitando que modelos no conformes lleguen a producción.

¿Por qué elegir VERO?

VERO ofrece un proceso sencillo de cuatro pasos para transformar la incertidumbre de la IA en confianza, proporcionando una ventaja competitiva a través de la velocidad y la profundidad de la información.

• Audite cada bloque: A diferencia de las herramientas básicas de evaluación de LLM, VERO proporciona un análisis profundo a nivel de componente (Retriever, Reranker, Generator) necesario para arquitecturas RAG complejas. Esta información funcional garantiza que sepa exactamente dónde se origina un fallo.

• De la información al impacto: No solo identificamos problemas; entregamos los diagnósticos claros y accionables necesarios para implementar soluciones inmediatas y dirigidas, reduciendo significativamente el tiempo de depuración y acelerando el tiempo de comercialización.

• Confianza a través de las métricas: Nuestra amplia biblioteca de pruebas preestablecidas —que cubren Answer Relevancy, Faithfulness, Domain Alignment y Custom Metrics— le permite validar el rendimiento frente a los puntos de referencia exactos que la producción exige.

Conclusión

VERO proporciona el marco de fiabilidad necesario para elevar sus sistemas de IA a un nivel empresarial. Deje de adivinar el rendimiento de su modelo y empiece a demostrar que su IA funciona con informes verificables y basados en datos.

Descubra cómo VERO puede ayudarle a lograr una confianza inigualable en su pipeline de IA. Reserve una demostración rápida de 15 minutos hoy mismo.