Deepchecks

Deepchecks offre une plateforme d'évaluation complète et de bout en bout, conçue spécifiquement pour les équipes d'IA. Elle s'attaque directement au processus complexe, subjectif et souvent manuel de test des applications LLM, vous permettant de passer du développement à la production plus rapidement et avec une plus grande confiance. Cette plateforme transforme l'évaluation des LLM, la faisant passer d'une série de projets ad hoc à un flux de travail systématique et axé sur les données.

Fonctionnalités Clés

• 🧪 Notation et Annotation Automatisées Exploitez un pipeline sophistiqué pour noter et annoter automatiquement vos interactions LLM en fonction de contraintes nuancées. Vous conservez un contrôle total grâce à une annulation manuelle, vous permettant de créer un « golden set » ou une vérité terrain qui affine le système automatisé pour une précision exceptionnelle.

• 📊 Comparaison Complète des Versions Prenez des décisions basées sur des métriques en comparant systématiquement chaque composant de votre pile LLM. Vous pouvez facilement expérimenter et valider différents prompts, modèles (ex: GPT-4 vs. Claude 3), bases de données vectorielles et méthodes de récupération pour trouver la configuration optimale pour votre cas d'usage spécifique.

• 🔍 Surveillance et Débogage sur tout le Cycle de Vie Allez au-delà des tests de pré-production. Deepchecks surveille vos applications LLM en direct en production afin de détecter les hallucinations, la dégradation des performances ou les contenus nuisibles. Ses outils d'analyse des causes profondes vous aident à identifier méthodiquement les segments les plus faibles de votre application et à localiser l'étape exacte où une défaillance s'est produite.

• 🛡️ Déploiement Flexible et Sécurisé Intégrez Deepchecks à votre pile technologique existante en toute sérénité. Avec de multiples options de déploiement — du SaaS multi-locataire à AWS GovCloud et aux solutions entièrement sur site — vous pouvez répondre à toutes les contraintes de confidentialité ou de sécurité des données, y compris la conformité SOC2, GDPR et HIPAA.

Cas d'Usage

1. Optimisation d'un Agent RAG de Support Client Imaginez que vous développiez un agent RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour répondre aux questions des clients en se basant sur votre base de connaissances. Au lieu de vous fier à des preuves anecdotiques, vous pouvez utiliser Deepchecks pour mener une douzaine d'expériences comparant différents modèles d'embeddings et stratégies de découpage (chunking). La plateforme fournit des scores clairs et quantitatifs sur la pertinence des réponses et la précision factuelle, vous permettant de sélectionner de manière définitive la version qui offre les réponses les plus utiles et réduit les hallucinations.

2. Assurer la Sécurité de l'IA pour un Outil de Génération de Contenu Votre équipe a construit un outil qui génère du contenu marketing. Pour éviter d'endommager l'image de marque, vous devez vous assurer que ses sorties sont toujours conformes à l'image de marque, sûres et exemptes de contenu nuisible. Vous pouvez configurer Deepchecks pour qu'il s'exécute en continu dans votre pipeline CI/CD, signalant automatiquement toute réponse qui violerait vos métriques de sécurité définies. En production, il continue de surveiller les comportements inattendus, vous alertant instantanément si le modèle génère du contenu problématique, vous permettant d'intervenir avant qu'il n'impacte les utilisateurs.

Atouts Majeurs

Le marché propose de nombreux outils d'évaluation, mais Deepchecks est conçu différemment pour résoudre les défis fondamentaux de la validation des LLM.

• Au-delà du concept de LLM-Juge : Au lieu de s'appuyer sur un seul LLM polyvalent pour l'évaluation, Deepchecks utilise un Essaim d'Agents d'Évaluation propriétaire. Cette architecture avancée emploie un ensemble de petits modèles de langage (SLM) spécialisés et de pipelines NLP multi-étapes qui travaillent ensemble en utilisant des techniques de Mixture of Experts (MoE). Cette approche simule un annotateur humain intelligent, offrant une précision et une cohérence supérieures.

• Une Véritable Plateforme de Bout en Bout : Alors que de nombreux projets open source proposent des techniques d'évaluation, ils nécessitent souvent un effort considérable de développement (DIY) pour devenir une solution utilisable. Deepchecks offre une plateforme complète et intégrée qui couvre l'ensemble du cycle de vie — de la génération de jeux de données de test et la comparaison de versions en développement à une surveillance et un débogage robustes en production.

• Résultats Concrets et Vérifiables : Les équipes utilisant Deepchecks rapportent des résultats tangibles et essentiels pour l'entreprise. La plateforme a démontré une réduction de 70% des hallucinations et des réponses de faible qualité, ainsi qu'une amélioration de 5 fois du temps de mise en production pour les nouvelles applications LLM.

Conclusion :

Deepchecks fournit le cadre rigoureux, évolutif et systématique nécessaire pour construire, déployer et maintenir des applications LLM de haute qualité. En remplaçant les approximations subjectives par une évaluation automatisée et axée sur les données, vous pouvez innover plus rapidement, atténuer les risques et livrer des produits qui apportent constamment de la valeur.

Découvrez comment Deepchecks peut rationaliser le cycle de vie de développement de vos LLM et garantir que vos applications fonctionnent comme prévu.