Qu'est-ce que Confident AI ?

**Confident AI** est une plateforme d'évaluation des modèles de langage (LLM) conçue pour tester, comparer, sécuriser et améliorer les performances des applications LLM. Avec des métriques de pointe et des garde-fous, elle permet aux entreprises de toutes tailles d'optimiser leurs systèmes LLM.

Quelles sont les caractéristiques de Confident AI ?

* **Évaluation LLM** : Comparez les systèmes LLM pour optimiser les prompts, les modèles et détecter les régressions. * **Observabilité LLM** : Surveillez, tracez, testez A/B et obtenez des insights en temps réel sur les performances en production. * **Curateur de données** : Centralisez et mettez à jour vos jeux de données pour des évaluations précises. * **Alignement des métriques** : Personnalisez les métriques d'évaluation pour correspondre à vos critères spécifiques.

Quels sont les cas d'utilisation de Confident AI ?

* Optimisation des coûts LLM (jusqu'à 80% de réduction). * Détection des dérives de performances en production. * Amélioration continue des jeux de données d'évaluation.

Comment utiliser Confident AI ?

1. Installez la bibliothèque DeepEval via pip. 2. Créez un jeu de données d'évaluation. 3. Exécutez des tests unitaires pour vos systèmes LLM. 4. Surveillez et tracez les performances en temps réel.

Confident AI est-il open-source ?

Oui, Confident AI est une plateforme open-source, ce qui permet une transparence totale et des résultats d'évaluation optimaux.

Comment Confident AI aide-t-il à réduire les coûts LLM ?

En permettant des tests et des optimisations précis, Confident AI aide à identifier les modèles et prompts les plus efficaces, réduisant ainsi les coûts.

Puis-je utiliser Confident AI pour des tests A/B ?

Absolument, Confident AI offre des fonctionnalités d'observabilité qui incluent des tests A/B pour comparer différentes implémentations.

Confident AI

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Confident AI est la plateforme ultime pour évaluer et optimiser les performances des applications LLM, avec des métriques de pointe et une approche open-source.

Added on: 2025.03.01

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