GenAI 애플리케이션을 자신있게 반복 평가
LLM을 사용하여 모델을 개발하는 개발자는 지속적으로 모델의 성능을 평가하여 지속적으로 반복하고 프로덕션에서 강력한 성능을 제공해야 합니다.
평가를 사용하여 애플리케이션의 모든 성능 지표를 쉽게 구성하고 비교합니다 . 다양한 시나리오에서 모델의 정확도를 측정하고 검증합니다. 체계적인 평가로 엄격성을 구축하여 비결정적 GenAI 애플리케이션의 다양한 측면을 평가하고 자신 있게 배포합니다.
점수를 매기세요 GenAI 애플리케이션가볍고 사용자 정의 가능한 방식으로
개발자 경험을 염두에 두고 구축된 Evaluations는 LLM 성과를 쉽게 기록하고 비교할 수 있도록 합니다. 당사의 스코어러를 사용하거나 자체 Evaluations 점수를 정의하여 애플리케이션 성능의 다양한 차원을 평가하는 데 필요한 만큼 복잡하거나 간단한 함수를 만듭니다.
너머로 나아가다 "바이브 체크"
자동 평가를 구축하여 신뢰할 수 있게 반복할 수 있습니다. 어려운 예를 자세히 살펴보고, 각 중간 입력에 어떤 데이터가 사용되었는지 확인하고, 문제가 정확히 어디에 있는지 근본 원인을 파악합니다.
다음을 통해 엄격함을 구축하세요. 체계적이고 체계적이다 평가 프레임워크
모든 필수 요소를 하나의 통합된 위치에서 추적하고 관리하여 GenAI 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 자신감으로 팀을 강화하세요. 최신 모델, 프롬프트 또는 기술을 자신 있게 실험할 수 있도록 평가를 확장하세요.
