What is Okareo?
특히 LLM 및 에이전트와 관련된 강력한 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 것은 복잡한 과제입니다. 모델이 예측 가능하게 작동하고, 다양한 시나리오를 처리하며, 프로덕션 환경에서 정확성을 유지하는지 확신해야 합니다. Okareo는 귀사와 같은 AI 팀을 위해 특별히 설계된 통합 플랫폼을 제공하여 평가 및 테스트에서 모니터링 및 미세 조정에 이르기까지 전체 라이프사이클을 간소화합니다. 더 빠르게 움직이고, 더 깊은 통찰력을 얻고, 신뢰할 수 있는 AI 제품을 구축하십시오.
주요 기능
🧪 종합적인 테스트 시나리오 생성: 모델의 견고성을 철저히 평가하기 위해 엣지 케이스, 재구성, 조건부, 오타 등을 포함하는 다양한 프로덕션 환경과 유사한 합성 데이터(현재까지 5백만 개 이상의 시나리오 생성!)를 자동으로 생성합니다.
📊 자동화된 평가 및 스코어카드 구현: 사전 구축된 사용자 정의 검사(자연어, 코드 생성 포함)를 사용하여 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델 성능이 기준을 준수하는지, 특정 동작을 보이는지 객관적으로 평가합니다.
🐛 LLM 오류 발견 및 디버깅: RAG 및 에이전트 네트워크를 포함한 런타임 애플리케이션에 대한 자세한 오류 분석을 통해 단순한 추적 이상의 기능을 제공합니다. 특정 설명으로 문제를 정확히 찾아내고, 추적하고, 해결 방법을 안내받으십시오.
👀 프로덕션 환경에서 에이전트 동작 모니터링: 고급 모니터링 도구를 활용하여 실시간 환경에서 오류, 드리프트 및 잠재적인 환각을 신속하게 식별하여 지속적인 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
🔧 최고의 성능을 위한 모델 미세 조정: Fine-Tuning Co-Pilot을 활용하여 데이터세트 생성 및 성능 평가를 포함하여 특정 사용 사례에 맞게 기본 모델을 조정하는 워크플로를 자동화합니다.
⚙️ 최적화 및 사용자 정의: 특정 도메인에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 검색기 및 생성기를 미세 조정하고, 비용/성능 요구 사항에 가장 적합한 기본 모델을 선택하고, 미세 조정된 모델을 클라우드 공급자 또는 자체 관리 환경에 쉽게 배포합니다.
🤝 원활한 통합: 거의 모든 LLM, 벡터 데이터베이스 또는 사용 사례(분류, 생성, 다중 턴, 함수 호출)와 함께 작동하고 프록시 또는 OTEL 추적을 통해 기존 워크플로와 통합합니다.
AI 팀을 위한 실용적인 사용 사례
출시 전 에이전트 유효성 검사: 새로운 고객 서비스 AI 에이전트를 배포하기 전에 팀은 Okareo를 사용하여 일반적인 질문, 엣지 케이스 불만 사항 및 다중 턴 대화를 포함하여 수천 건의 합성 사용자 상호 작용을 생성합니다. 이 플랫폼의 자동화된 검사는 에이전트의 응답 정확도, 안전 지침 준수 및 함수 호출을 올바르게 처리하는 능력을 평가하여 라이브 환경으로 전환하기 전에 확신을 줍니다.
복잡한 RAG 시스템 디버깅: 팀은 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에서 일관성 없는 성능을 발견합니다. Okareo의 모니터링 및 오류 발견 기능을 사용하여 검색기가 관련 없는 컨텍스트를 가져와 생성된 답변이 부정확한 특정 인스턴스를 식별합니다. 자세한 추적 및 설명은 검색 로직의 근본 원인을 신속하게 찾아내고 수정 사항을 구현하는 데 도움이 됩니다.
도메인별 모델 최적화: 팀은 핀테크 업계를 위한 고도로 전문화된 마케팅 문구를 생성하기 위해 LLM이 필요합니다. Okareo를 사용하여 원하는 결과를 정의하고 기본 모델의 평가 결과를 기반으로 대상 미세 조정 데이터세트를 생성합니다. Fine-Tuning Co-Pilot은 기본 모델을 조정하는 과정을 안내하여 특정 틈새 시장에 대해 더 관련성 있고 정확하며 컨텍스트를 인식하는 콘텐츠를 생성하는 LLM을 만듭니다.
자신감을 가지고 AI 구축
Okareo는 프로토타입에서 프로덕션 준비 AI로 더 빠른 속도와 확신을 가지고 이동하는 데 필요한 도구와 구조화된 워크플로를 제공합니다. Okareo는 평가, 테스트, 모니터링 및 미세 조정을 단일하고 일관된 플랫폼에 통합함으로써 팀이 더 정확하고 안정적이며 효율적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 추측을 멈추고 데이터 기반의 자신감을 가지고 구축을 시작하십시오.





