Raindrop

Создание AI-продуктов, таких как чат-боты и агенты, сопряжено с уникальными сложностями. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое выдает предсказуемые ошибки, AI часто выходит из строя незаметно. Ваши пользователи могут испытывать разочарование, получать неточную информацию или сталкиваться с неожиданным поведением, но вы можете не узнать об этом, пока не станет слишком поздно – или пока вручную не переберете горы логов. Стандартное тестирование и оценка подтверждают работоспособность в конкретных случаях, но не отражают непредсказуемость реальных взаимодействий с пользователем.

Raindrop предоставляет важный уровень мониторинга, разработанный специально для нюансов AI. Представьте себе это как Sentry, но созданный специально для анализа поведения AI. Мы помогаем вам автоматически обнаруживать, когда ваш AI ведет себя некорректно в production-среде, отправляя вам оповещения с прямыми ссылками на проблемные взаимодействия. Это позволяет вам быстро понять первопричину и уверенно вносить улучшения.

Основные возможности: Увидеть, что происходит на самом деле

• 🚨 Автоматическое обнаружение проблем, специфичных для AI: Raindrop выявляет распространенные сценарии сбоев AI, такие как забывание контекста ассистентом, проявление лени, невыполнение задач или вызывание разочарования у пользователя. Знайте когда и почему ваш AI не соответствует ожиданиям.

• 📊 Понимание закономерностей в отзывах пользователей (сигналы): Регистрируйте явные сигналы пользователей, такие как "большой палец вверх/вниз" или перезагрузки. Raindrop выявляет закономерности в этих отзывах, показывая вам, что находит положительный отклик, а что требует внимания, помогая вам расставлять приоритеты при внесении исправлений и удваивать усилия на успешных решениях.

• 💬 Получение ежедневных сводок: Получайте краткие уведомления Slack, суммирующие ключевые события за предыдущий день, включая обнаруженные проблемы (с тенденциями) и положительные моменты ("Победы"). Будьте в курсе событий, не перегружаясь информацией.

• 🔍 Точное определение поведения с помощью поиска на естественном языке (Pro): Опишите поведение, которое вы ищете, на простом английском языке (например, "пользователи жалуются на качество кода", "ассистент использует слова-паразиты"), и мгновенно находите соответствующие разговоры или трассировки.

• 📈 Обнаружение тенденций с помощью кластеризации по темам (Pro): Автоматически группируйте взаимодействия по темам, чтобы увидеть наиболее популярные варианты использования вашего AI и определить, какие области генерируют больше всего проблем, направляя вашу дорожную карту продукта.

• 🕵️ Анализ первопричин с помощью трассировки (Pro): Отслеживайте пошаговое выполнение ваших AI-вызовов, чтобы точно понять, где именно произошла ошибка в сложных взаимодействиях.

• 🏷️ Отслеживание наиболее важных аспектов с помощью пользовательских проблем (Pro): Определите и отслеживайте любую конкретную проблему или тему, уникальную для вашего приложения или потребностей бизнеса.

• 🔒 Защита конфиденциальности пользователей с помощью редактирования PII на границе (Pro): Автоматически выявляйте и редактируйте личную информацию из сообщений пользователей и ответов моделей перед регистрацией.

• 📚 Создание более качественных наборов данных на основе реальных взаимодействий (Pro): Выберите любой набор событий в Raindrop, чтобы легко создавать курируемые наборы данных для точной настройки моделей или построения более надежных оценок.

Как команды используют Raindrop

1. Отладка неуловимых ошибок чат-бота: Пользователь сообщает, что ваш бот поддержки предоставил неверную информацию о политике. Вместо поиска в журналах Raindrop предупреждает вас о проблемах "Невыполнение задачи" или "Разочарование пользователя". Вы нажимаете на оповещение, просматриваете трассировку разговора, точно определяете неверный шаг рассуждения или извлечения знаний и развертываете целенаправленное исправление. Затем вы отслеживаете этот конкретный тип проблемы в Raindrop, чтобы подтвердить, что исправление уменьшило ее возникновение.

2. Повышение надежности AI-агента: Ваш AI-агент успешно выполняет задачи при тестировании, но пользователи сообщают о несоответствиях в рабочей среде. Кластеризация тем Raindrop показывает, что определенный, менее распространенный тип задач имеет высокий процент сбоев. Используя Deep Research, вы запрашиваете взаимодействия, связанные с этой задачей, выявляете закономерности в сбоях (например, неправильное понимание конкретных фраз пользователя), создаете набор данных из этих примеров и используете его для точной настройки понимания агента.

3. Подтверждение улучшений продукта: Вы внедрили изменения для уменьшения "лени" AI (например, чрезмерно короткие или общие ответы). Вы отслеживаете проблему "Лени" в Raindrop. Ежедневные сводки и панели мониторинга проблем показывают явную тенденцию к снижению этих событий после развертывания, что дает вам уверенность в том, что изменения были эффективными в реальном мире.

Хватит гадать, начните улучшать

AI не должен быть черным ящиком в рабочей среде. Raindrop обеспечивает необходимую прозрачность, позволяющую выйти за рамки базовых оценок и понять, как ваш AI действительно работает с реальными пользователями. Выявляйте проблемы на ранней стадии, быстро диагностируйте их, проверяйте свои исправления и укрепляйте доверие пользователей, постоянно улучшая свой AI-продукт на основе конкретных данных, а не просто догадок.