Confident AI

Confident AI es una plataforma integral de Evaluación y Observabilidad de LLM, desarrollada por los creadores de la popular biblioteca de código abierto DeepEval y respaldada por Y Combinator. Está diseñada específicamente para que los equipos de ingeniería puedan comparar, proteger y mejorar sistemáticamente sus aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). La plataforma ofrece una solución de extremo a extremo para gestionar todo el ciclo de vida de los LLM, desde el desarrollo y las pruebas hasta la monitorización en producción, asegurando que los sistemas de IA sean fiables, rentables y mejoren continuamente.

Al integrar las mejores métricas de su clase y capacidades avanzadas de trazabilidad, Confident AI permite a los equipos ir más allá de la evidencia anecdótica y tomar decisiones basadas en datos. Ayuda a prevenir regresiones de rendimiento, optimizar prompts y modelos, y proporciona información clara y procesable tanto para los interesados técnicos como para los no técnicos. La plataforma cuenta con la confianza de empresas líderes y tiene una sólida comunidad de código abierto, realizando cientos de miles de evaluaciones diarias.

Cómo usar Confident AI

Configurar y usar Confident AI es un proceso simplificado y centrado en el desarrollador que se puede completar en minutos:

1. Instalar DeepEval: El primer paso es instalar la biblioteca de código abierto DeepEval en su entorno de desarrollo existente, independientemente del framework que utilice. El comando es un simple `pip install deepeval`.
2. Elegir Métricas: Seleccione entre más de 30 métricas predefinidas, del tipo LLM-como-juez, adaptadas a su caso de uso específico, como la evaluación de RAG, la sumarización o la relevancia de la respuesta. También puede crear métricas personalizadas para adaptarse a requisitos únicos.
3. Integrarlo: Integre las evaluaciones directamente en su código utilizando un simple decorador (`@observe`) en la función de su aplicación LLM. Esto le permite aplicar las métricas elegidas y configurar casos de prueba de forma programática.
4. Ejecutar una Evaluación: Ejecute su script de evaluación para generar informes de prueba detallados. Estos informes le ayudan a detectar regresiones en su pipeline de CI/CD, y puede utilizar la observabilidad de trazabilidad integrada para diseccionar y depurar componentes individuales de su pipeline de LLM, identificando debilidades y áreas de mejora.

Características principales de Confident AI

• Evaluación de Extremo a Extremo: Mida y compare el rendimiento de diferentes prompts, modelos y configuraciones para identificar la configuración óptima para su aplicación.
• Pruebas de Regresión: Implemente pruebas unitarias automatizadas en sus pipelines de CI/CD para mitigar las regresiones de LLM, asegurando que los nuevos cambios no rompan la funcionalidad existente y permitiendo despliegues con confianza.
• Evaluación a Nivel de Componente con Trazabilidad: Diseccione su pipeline de LLM en componentes individuales (p. ej., recuperación, generación) y aplique métricas personalizadas a cada uno. La trazabilidad proporciona una visibilidad profunda para depurar e iterar eficazmente.
• Integración con DeepEval: Construido sobre la robusta y ampliamente adoptada biblioteca de código abierto DeepEval, ofreciendo una base familiar y potente para los desarrolladores.
• Gestión de Conjuntos de Datos y Prompts: Incluye un editor de conjuntos de datos basado en la nube para curar y anotar conjuntos de datos de evaluación, así como herramientas para versionar y gestionar prompts.
• Seguridad y Cumplimiento de Nivel Empresarial: Ofrece cumplimiento con HIPAA y SOC2, opciones de residencia de datos múltiple (EE. UU. y UE), control de acceso basado en roles (RBAC), enmascaramiento de datos y opciones de alojamiento on-premise.
• Playground de Prompts sin Código: Una interfaz intuitiva para que los miembros del equipo no técnicos experimenten y evalúen prompts sin escribir código.

Casos de uso para Confident AI

Confident AI es versátil y soporta una amplia gama de aplicaciones de LLM, incluyendo:

• Sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Evalúe la calidad del contexto recuperado, la fidelidad de la respuesta generada al contexto y la relevancia general de la respuesta.
• Chatbots y Asistentes Virtuales de LLM: Pruebe la calidad de la conversación, la finalización de tareas, la seguridad y la consistencia en diálogos de múltiples turnos.
• Agentes de LLM: Evalúe el razonamiento agéntico, el uso de herramientas y la capacidad para completar tareas complejas de varios pasos.
• Optimización de Costos: Al comparar diferentes modelos y prompts, los equipos pueden identificar configuraciones que cumplen con los requisitos de rendimiento mientras reducen los costos de inferencia hasta en un 80%.
• Alineación con los Interesados: Genere informes claros y compartibles que demuestren las mejoras en el rendimiento de la IA a lo largo del tiempo, convenciendo a los interesados y justificando las decisiones de producto.

Ventajas de Confident AI

La plataforma ofrece ventajas significativas para los equipos que construyen con LLMs:

• Ahorro de Tiempo y Costos: Automatiza el tedioso proceso de evaluación manual, ahorrando a los equipos cientos de horas a la semana y reduciendo los costos de inferencia innecesarios.
• Mayor Confianza: Permite a los equipos desplegar cambios, incluso los viernes, con la confianza de que las regresiones serán detectadas automáticamente.
• Amigable para Desarrolladores y Accesible para el Equipo: Aunque está construido para desarrolladores con integración priorizando el código, sus paneles intuitivos y herramientas sin código hacen que los insights sean accesibles para los gerentes de producto y otros miembros del equipo.
• Confiable y de Código Abierto: Aprovecha la credibilidad y la comunidad activa de DeepEval, asegurando un marco de evaluación fiable y en mejora continua.
• Seguro y Escalable: Proporciona características listas para la empresa para seguridad, cumplimiento y escalabilidad, incluyendo el despliegue on-premise para un control máximo de los datos.

Precios y planes

Confident AI ofrece una estructura de precios por niveles para escalar con sus necesidades:

• Gratis: Un plan gratuito para siempre para individuos que exploran la plataforma. Incluye informes de prueba de DeepEval, trazabilidad de LLM y versionado de prompts, limitado a 1 proyecto, 5 ejecuciones de prueba por semana y 1 semana de retención de datos.
• Starter (desde $19.99/usuario/mes): Diseñado para equipos que demuestran el ROI. Incluye todo lo del plan Gratis, más un conjunto completo de pruebas de unidad/regresión, métricas personalizadas, retroalimentación humana en el bucle y soporte por correo electrónico. Comienza con 20k trazas de LLM/mes y 1 mes de retención de datos.
• Premium (desde $139.99/usuario/mes): Para equipos que entregan productos de misión crítica. Incluye todo lo de Starter, más alertas de rendimiento en línea, historial de revisión de conjuntos de datos, simulación de múltiples turnos, un playground de prompts sin código y un canal de soporte dedicado. Comienza con 75k trazas de LLM/mes y 6 meses de retención de datos.
• Enterprise (Precio Personalizado): Para necesidades de alta escala, seguridad y cumplimiento. Incluye todo lo de Premium más usuarios, proyectos y trazas ilimitados, despliegue on-premise, SSO, SOC2, soporte técnico dedicado 24/7 e integraciones personalizadas.