Braintrust

Qu'est-ce que Braintrust ?

Braintrust est une plateforme d'observabilité et d'évaluation pour les agents IA, permettant de suivre les traces en production, de tester la qualité et de découvrir des comportements. Elle s'adresse aux équipes techniques et produit qui déploient des agents à grande échelle. L'accès nécessite un compte utilisateur via l'interface web ou les SDK.

Quelles sont les caractéristiques de Braintrust ?

• Observation des traces

  Inspection en temps réel des prompts, réponses et appels d'outils, avec suivi de la latence, du coût et de la qualité.
• Évaluations automatisées

  Comparaison des modèles et prompts sur des jeux de données réels, avec scoring par LLM, code ou humains.
• Découverte de patterns

  Identification automatique des comportements récurrents et des problèmes dans les logs de production.
• Optimisation Loop

  Génération automatique de meilleurs prompts, scorers et datasets basée sur des objectifs d'optimisation décrits en langage naturel.
• Intégration IDE (MCP)

  Interrogation des logs, exécution d'évaluations et mise à jour des prompts directement depuis l'environnement de développement.
• Base de données Brainstore

  Recherche rapide sur les longs prompts et réponses grâce au moteur de requêtes Nitro.

Quels sont les cas d'utilisation de Braintrust ?

• Conversion de traces en tests

  Transformer les traces de production en jeux de données d'évaluation pour créer des tests de régression basés sur des échecs réels.
• Déploiement de nouveaux modèles

  Évaluer rapidement la performance d'un nouveau modèle frontière avant sa mise en production.
• Analyse proactive des incidents

  Utiliser Patterns pour identifier proactivement les problèmes récurrents plutôt que de réagir après coup.

Comment utiliser Braintrust ?

1. Ingestion des données

   Intégrer le SDK Python, TypeScript, Go, Ruby ou C# pour tracer les agents en production.
2. Configuration des évaluations

   Définir les critères de qualité et charger des datasets réels pour comparer les prompts et modèles.
3. Exécution des tests

   Lancer des expérimentations pour scorer les sorties via LLM, code ou annotations humaines.
4. Investigation des traces

   Explorer les logs via l'interface web ou l'IDE (MCP) pour diagnostiquer les échecs.
5. Optimisation continue

   Utiliser Loop pour générer automatiquement des améliorations de prompts et de scorers.