Confident AI

Что такое Confident AI?

Confident AI — это платформа для оценки и наблюдаемости LLM-приложений, объединяющая команды разработки, QA и продуктовых менеджеров в одном рабочем пространстве. Она позволяет отслеживать производственные трассы, аннотировать результаты и превращать ошибки в тестовые кейсы для автоматизированной проверки релизов. Платформа доступна как облачный сервис или через self-hosted развертывание на Enterprise-тарифе.

Какие особенности у Confident AI?

• Оценка LLM (LLM Evaluation)

  Запуск исследовательских метрик для проверки качества ответов модели перед релизом.
• Наблюдаемость за LLM (LLM Observability)

  Отслеживание каждого вызова с сохранением входных данных, выходов, задержки и стоимости токенов.
• Аннотация экспертами

  Позволяет предметным специалистам оценивать трассы и оставлять комментарии, которые автоматически становятся тестовыми случаями.
• Красная команда ИИ (AI Red Teaming)

  Проведение стресс-тестов приложений против адверсариальных атак и генерация отчетов о рисках.
• Версионирование промптов

  Управление промптами через Git-подобный workflow с синхронизацией кодовой базы и гейтами на основе результатов оценки.
• API для пайплайнов

  Программное создание проектов, версионирование промптов, импорт трасс и назначение политик управления через Python/TypeScript SDK.

Какие случаи использования Confident AI?

• Регрессионное тестирование в CI

  Автоматический запуск оценочных метрик при каждом pull request для блокировки деплоя при падении качества ниже порога.
• Централизованное управление качеством

  Совместная работа инженеров и нетехнических специалистов над анализом ошибок без использования CSV-файлов и внешних таблиц.
• Мониторинг скрытых сбоев

  Выявление проблем в production-среде через группировку неудачных трасс и мгновенные оповещения команды.

Как использовать Confident AI?

1. Установка SDK

   Подключение библиотеки DeepEval или Confident AI SDK к существующему коду приложения.
2. Логирование трасс

   Добавление декораторов @observe к функциям агентов и вызовам LLM для захвата контекста запроса.
3. Создание датасетов

   Конвертация собранных производственных трасс в evaluation datasets для дальнейшего тестирования.
4. Настройка метрик

   Выбор или создание метрик оценки (например, Faithfulness) и установка пороговых значений для прохождения тестов.
5. Интеграция в CI/CD

   Настройка пайплайна для запуска evals на каждый коммит и применения gate-политики перед релизом.

Информация о ценах на Confident AI:

• Бесплатный старт

  Возможность попробовать продукт бесплатно (Try Now For Free).
• Enterprise

  Включает SSO, on-prem развертывание, governance и соответствие SOC 2; точная стоимость не указана, требуется контакт с отделом продаж.