Confident AI

Was ist Confident AI?

Confident AI ist eine Plattform zur Evaluation und Observability von LLM-Anwendungen, die Engineering-, QA- und Produktteams in einem Workspace vereint. Das Tool erfasst Produktions-Traces, ermöglicht Annotationen durch Domänenexperten und wandelt Fehler in wiederholbare Tests um. Der Zugang erfolgt über Web-UI oder API; Enterprise-Kunden können Self-Hosting auf AWS, Azure oder GCP nutzen.

Was sind die Merkmale von Confident AI?

• LLM-Evaluation

  Benchmarking von LLM-Systemen mit messbaren Metriken wie Faithfulness und Relevancy, integriert in CI-Pipelines.
• Produkt-Monitoring

  Erfassung jeder LLM-Aufrufkette als Trace mit Latenz, Tokenkosten und Metadaten; Alerts bei Qualitätsverlust.
• Annotation & Feedback

  Domain Experts bewerten Traces direkt im Interface; Kommentare werden automatisch zu Test-Cases oder Evals.
• Dataset-Automatisierung

  Produktions-Traces werden automatisch in Evaluations-Datasets konvertiert und nach Fehlertypen kategorisiert.
• Red Teaming

  Stress-Testung von LLMs gegen adversariale Angriffe (z.B. Prompt Injection) mit Berichten für Compliance-Anforderungen.
• API & SDKs

  Vollständige Automatisierung der Pipeline über Python/TypeScript SDKs und REST-API für Projects, Prompts und Policies.

Was sind die Anwendungsfälle von Confident AI?

• CI/CD-Qualitätssicherung

  Automatische Regressionstests bei jedem Pull Request, die Builds blockieren, wenn definierte Qualitäts-Schwellenwerte unterschritten werden.
• Regulatorische Compliance

  Erstellung von PDF-Risikoberichten aus Red-Teaming-Ergebnissen für Stakeholder in regulierten Branchen.
• Cross-Funktionale Zusammenarbeit

  Nicht-Ingenieure testen HTTP-Endpunkte direkt („Postman for AI“) und geben strukturiertes Feedback ohne Ticketsystem.

Wie benutzt man Confident AI?

1. SDK-Integration

   Installation des DeepEval-SDKs und Hinzufügen von Decorators (@observe) zum Logging von Traces in der Anwendung.
2. Projekt-Provisionierung

   Erstellung eines dedizierten Projekts via API oder UI zur Isolierung von Daten und Zuweisung von API-Keys.
3. Trace-Inspektion

   Analyse von Produktions-Traces im Dashboard, Identifikation fehlerhafter Antworten und Markierung als „Bad Advice“.
4. Metric-Erstellung

   Umwandlung markierter Fehler in benutzerdefinierte Metriken (z.B. G-Eval) mit festgelegten Schwellenwerten.
5. Gate-Konfiguration

   Enrollement des Projekts in Governance-Policies, um Merge-Requests basierend auf Eval-Ergebnissen zu steuern.

Confident AI Preisinformationen:

• Free Trial

  Kostenloser Startzeitraum für neue Nutzer („Try Now For Free“).
• Enterprise Plan

  Bietet Self-Hosting, SSO, On-Prem-Deployments und SOC 2 Compliance; Preis nur auf Anfrage („Contact sales“).