Deepchecks

Deepchecks предоставляет комплексную платформу для сквозной оценки, разработанную для команд, работающих с ИИ. Она эффективно решает проблему, связанную со сложностью, субъективностью и частыми ручными операциями в процессе тестирования LLM-приложений, позволяя вам быстрее и с большей уверенностью переходить от разработки к внедрению. Эта платформа превращает оценку LLM из серии разовых проектов в систематический, управляемый данными рабочий процесс.

Ключевые особенности

• 🧪 Автоматизированная оценка и аннотация Задействуйте сложный конвейер для автоматической оценки и аннотации взаимодействий вашей LLM на основе тонких ограничений. Вы сохраняете полный контроль благодаря возможности ручной корректировки, что позволяет создавать "золотой набор" или эталонные данные, точно настраивающие автоматизированную систему для исключительной точности.

• 📊 Комплексное сравнение версий Принимайте решения, основанные на метриках, путем систематического сравнения каждого компонента вашей LLM-инфраструктуры. Вы можете легко экспериментировать и проверять различные промпты, модели (например, GPT-4 против Claude 3), векторные базы данных и методы извлечения данных, чтобы найти оптимальную конфигурацию для вашего конкретного сценария использования.

• 🔍 Мониторинг и отладка полного жизненного цикла Выйдите за рамки предпроизводственного тестирования. Deepchecks отслеживает ваши LLM-приложения в реальном времени в продакшене, чтобы выявлять галлюцинации, снижение производительности или вредоносный контент. Его инструменты для анализа первопричин помогают методично определять самые слабые сегменты вашего приложения и точно указывать этап, на котором произошел сбой.

• 🛡️ Гибкое и безопасное развертывание Интегрируйте Deepchecks в существующую инфраструктуру с полной уверенностью. Благодаря множеству вариантов развертывания — от многопользовательского SaaS до AWS GovCloud и полностью локальных решений — вы можете соблюдать любые требования к конфиденциальности данных или безопасности, включая соответствие SOC2, GDPR и HIPAA.

Примеры использования

1. Оптимизация RAG-агента для поддержки клиентов Представьте, что вы разрабатываете RAG-агента (Retrieval-Augmented Generation) для ответов на вопросы клиентов на основе вашей базы знаний. Вместо того чтобы полагаться на субъективные наблюдения, вы можете использовать Deepchecks для проведения десятка экспериментов, сравнивая различные модели эмбеддинга и стратегии фрагментации. Платформа предоставляет четкие, количественные оценки релевантности ответов и их фактической точности, что позволяет однозначно выбрать версию, которая дает наиболее полезные ответы и снижает количество галлюцинаций.

2. Обеспечение безопасности ИИ для инструмента генерации контента Ваша команда создала инструмент, который генерирует маркетинговые тексты. Чтобы предотвратить ущерб репутации бренда, необходимо убедиться, что его результаты всегда соответствуют бренду, безопасны и не содержат вредоносного контента. Вы можете настроить Deepchecks для непрерывной работы в вашем CI/CD-конвейере, автоматически помечая любые ответы, которые нарушают определенные вами метрики безопасности. В продакшене платформа продолжает отслеживать непредвиденное поведение, мгновенно оповещая вас, если модель генерирует проблемный контент, что позволяет вам вмешаться до того, как это повлияет на пользователей.

Уникальные преимущества

На рынке представлено множество инструментов для оценки, но Deepchecks разработан иначе, чтобы решать ключевые проблемы валидации LLM.

• За пределами концепции LLM как судьи: Вместо того чтобы полагаться на одну, универсальную LLM для оценки, Deepchecks использует запатентованный Swarm of Evaluation Agents. Эта передовая архитектура применяет набор специализированных Small Language Models (SLMs) и многошаговые конвейеры НЛП, которые работают вместе, используя методы Mixture of Experts (MoE). Такой подход имитирует работу умного человека-аннотатора, обеспечивая превосходную точность и согласованность.

• Истинная сквозная платформа: Хотя многие проекты с открытым исходным кодом предлагают методы оценки, они часто требуют значительных усилий по самостоятельной доработке, чтобы стать полноценным решением. Deepchecks предоставляет комплексную, интегрированную платформу, которая охватывает весь жизненный цикл — от генерации тестовых наборов данных и сравнения версий на этапе разработки до надежного мониторинга и отладки в продакшене.

• Результаты, основанные на фактах: Команды, использующие Deepchecks, сообщают об ощутимых, критически важных для бизнеса результатах. Доказано, что платформа обеспечивает снижение галлюцинаций и некачественных ответов на 70% и 5-кратное сокращение времени вывода на рынок для новых LLM-приложений.

Заключение:

Deepchecks предоставляет строгую, масштабируемую и систематическую основу, необходимую для создания, развертывания и поддержки высококачественных LLM-приложений. Заменив субъективные догадки автоматизированной, основанной на данных оценкой, вы сможете быстрее внедрять инновации, снижать риски и выпускать продукты, которые постоянно приносят ценность.

Узнайте, как Deepchecks может оптимизировать жизненный цикл разработки ваших LLM-приложений и обеспечить их работу в соответствии с задуманным.