Raindrop

La création de produits d'IA tels que les chatbots et les agents présente des défis uniques. Contrairement aux logiciels traditionnels qui génèrent des erreurs prévisibles, l'IA échoue souvent en silence. Vos utilisateurs peuvent ressentir de la frustration, recevoir des informations inexactes ou constater un comportement inattendu, mais vous pourriez ne pas le savoir avant qu'il ne soit trop tard – ou à moins d'éplucher manuellement des montagnes de logs. Les tests et évaluations standard confirment que des cas spécifiques fonctionnent, mais ils ne capturent pas l'imprévisibilité des interactions des utilisateurs dans le monde réel.

Raindrop fournit la couche essentielle de surveillance spécialement conçue pour les nuances de l'IA. Considérez-le comme Sentry, mais conçu spécifiquement pour le comportement de l'IA. Nous vous aidons à détecter automatiquement les moments où votre IA se comporte mal en production, en vous envoyant des alertes avec des liens directs vers les interactions problématiques. Cela vous permet de comprendre rapidement la cause profonde et de déployer des améliorations en toute confiance.

Principales fonctionnalités : Visualisez ce qui se passe réellement

• 🚨 Détection automatique des problèmes spécifiques à l'IA : Raindrop identifie les modes de défaillance courants de l'IA, comme l'oubli du contexte par l'assistant, la paresse, l'échec des tâches ou la frustration de l'utilisateur. Sachez quand et pourquoi votre IA ne répond pas aux attentes.

• 📊 Compréhension des schémas de feedback des utilisateurs (signaux) : Enregistrez les signaux explicites des utilisateurs, comme les pouces levés/baissés ou les régénérations. Raindrop met en évidence les schémas dans ce feedback, vous montrant ce qui résonne positivement et ce qui nécessite de l'attention, vous aidant à prioriser les corrections et à miser sur les succès.

• 💬 Réception de résumés quotidiens des insights : Recevez des notifications Slack concises résumant les événements clés de la veille, y compris les problèmes détectés (avec les tendances) et les points positifs ("Victoires"). Restez informé sans être submergé.

• 🔍 Identification précise des comportements grâce à la recherche en langage naturel (Pro) : Décrivez le comportement que vous recherchez en langage clair (par exemple, "utilisateurs se plaignant de la qualité du code", "assistant utilisant des mots de remplissage") et trouvez instantanément les conversations ou traces pertinentes.

• 📈 Découverte des tendances grâce au clustering thématique (Pro) : Regroupez automatiquement les interactions en thèmes pour voir les cas d'utilisation les plus populaires de votre IA et identifier les domaines qui génèrent le plus de problèmes, guidant ainsi votre feuille de route produit.

• 🕵️ Analyse des causes profondes grâce au tracing (Pro) : Suivez l'exécution étape par étape de vos appels d'IA pour comprendre précisément où les choses ont mal tourné lors d'interactions complexes.

• 🏷️ Suivi de ce qui compte le plus grâce aux problèmes personnalisés (Pro) : Définissez et surveillez tout problème ou sujet spécifique propre à votre application ou à vos besoins commerciaux.

• 🔒 Protection de la vie privée des utilisateurs grâce à la rédaction PII en périphérie (Pro) : Identifiez et rédigez automatiquement les informations personnelles identifiables dans les messages des utilisateurs et les réponses du modèle avant l'enregistrement.

• 📚 Création de meilleurs ensembles de données à partir d'interactions réelles (Pro) : Sélectionnez n'importe quel ensemble d'événements dans Raindrop pour créer facilement des ensembles de données sélectionnés pour l'affinage des modèles ou la construction d'évaluations plus robustes.

Comment les équipes utilisent Raindrop

1. Débogage des erreurs insaisissables des chatbots : Un utilisateur signale que votre bot de support a donné des informations de politique incorrectes. Au lieu de chercher dans les logs, Raindrop vous alerte sur les problèmes de "Défaillance de tâche" ou de "Frustration de l'utilisateur". Vous cliquez sur l'alerte, examinez la trace de la conversation, identifiez l'étape de raisonnement incorrecte ou la récupération de connaissances, et déployez un correctif ciblé. Vous surveillez ensuite ce type de problème spécifique dans Raindrop pour confirmer que le correctif a réduit son incidence.

2. Amélioration de la fiabilité des agents d'IA : Votre agent d'IA exécute avec succès les tâches lors des tests, mais les utilisateurs signalent des incohérences en production. Le clustering thématique de Raindrop révèle qu'un type de tâche spécifique, moins courant, présente un taux d'échec élevé. Grâce à Deep Research, vous recherchez les interactions liées à cette tâche, identifiez les schémas dans les échecs (par exemple, une mauvaise compréhension du phrasé spécifique de l'utilisateur), créez un ensemble de données à partir de ces exemples et l'utilisez pour affiner la compréhension de l'agent.

3. Validation des améliorations du produit : Vous avez déployé des modifications pour réduire la "paresse" de l'IA (par exemple, des réponses trop courtes ou génériques). Vous suivez le problème de "Paresse" dans Raindrop. Les résumés quotidiens et les tableaux de bord des problèmes montrent une nette tendance à la baisse de ces événements après le déploiement, vous donnant l'assurance que les modifications ont été efficaces dans le monde réel.

Cessez de deviner, commencez à améliorer

L'IA ne doit pas être une boîte noire en production. Raindrop offre la visibilité essentielle pour aller au-delà des évaluations de base et comprendre comment votre IA fonctionne réellement avec de vrais utilisateurs. Détectez les problèmes tôt, diagnostiquez-les rapidement, validez vos corrections et renforcez la confiance des utilisateurs en améliorant constamment votre produit d'IA sur la base de données concrètes, et non de simples conjectures.