Evidently AI

Openlayer est une plateforme d'évaluation et d'observabilité de l'IA de niveau entreprise. Elle permet aux équipes de tester, surveiller et gouverner les modèles de machine learning traditionnels et les grands modèles de langage (LLM) tout au long de leur cycle de vie, du développement à la production, garantissant ainsi fiabilité et conformité.

getmaxim est une plateforme complète d'évaluation et d'observabilité GenAI conçue pour les équipes de développement IA. Elle permet aux utilisateurs de tester, surveiller et améliorer les applications IA en exécutant des évaluations approfondies sur les LLM et les pipelines RAG, en automatisant les tests et en fournissant une surveillance de la production en temps réel pour garantir une IA de haute qualité, fiable et responsable.

Confident AI est une plateforme d'évaluation et d'observabilité des LLM pour les équipes d'ingénierie. Conçue par les créateurs de la bibliothèque open-source DeepEval, elle aide à évaluer, sécuriser et améliorer les applications LLM grâce à des métriques complètes, des tests de régression et un traçage détaillé pour garantir des performances IA constantes.

LangWatch est une plateforme open-source tout-en-un pour surveiller, évaluer et optimiser les applications LLM. Elle se spécialise dans le test d'agents IA via des environnements utilisateur simulés, aidant les équipes à détecter les régressions et les cas limites avant la production. La plateforme combine l'observabilité, l'évaluation, l'optimisation et des garde-fous pour garantir des applications IA fiables, sécurisées et performantes.

RagaAI est une plateforme complète de test et d'observabilité de l'IA conçue pour aider les développeurs et les entreprises à créer des applications d'IA fiables. Elle offre une suite d'outils pour observer, évaluer et déboguer les agents d'IA, les LLM et les systèmes RAG. Les fonctionnalités clés incluent les tests agentiques, les garde-fous en temps réel, la génération de données synthétiques et les capacités de réglage fin (fine-tuning). RagaAI prend en charge les données multimodales (LLM, vision par ordinateur, données tabulaires) et vise à automatiser l'ensemble du cycle de vie de l'assurance qualité de l'IA, de la détection des problèmes à leur résolution, garantissant des déploiements d'IA robustes et dignes de confiance.

RagaAI est une plateforme complète de test et d'observabilité de l'IA conçue pour aider les développeurs et les entreprises à créer des applications d'IA fiables. Elle offre une suite d'outils pour observer, évaluer et déboguer les agents d'IA, les LLM et les systèmes RAG. Les fonctionnalités clés incluent les tests agentiques, les garde-fous en temps réel, la génération de données synthétiques et les capacités de réglage fin (fine-tuning). RagaAI prend en charge les données multimodales (LLM, vision par ordinateur, données tabulaires) et vise à automatiser l'ensemble du cycle de vie de l'assurance qualité de l'IA, de la détection des problèmes à leur résolution, garantissant des déploiements d'IA robustes et dignes de confiance.

Openlayer est une plateforme d'évaluation et d'observabilité de l'IA de niveau entreprise. Elle permet aux équipes de tester, surveiller et gouverner les modèles de machine learning traditionnels et les grands modèles de langage (LLM) tout au long de leur cycle de vie, du développement à la production, garantissant ainsi fiabilité et conformité.

Giskard est une plateforme de test d'IA conçue pour sécuriser et valider les applications basées sur les LLM. Elle aide les équipes d'entreprise à détecter et à atténuer les risques tels que les hallucinations, les vulnérabilités de sécurité, les biais et les problèmes de performance avant le déploiement. En automatisant la génération de tests et en permettant le red teaming continu, Giskard garantit que les agents d'IA sont fiables, sûrs et conformes.

Censius est une plateforme d'observabilité de l'IA de bout en bout conçue pour les équipes de ML afin de surveiller, d'expliquer et de dépanner les modèles d'apprentissage automatique en production. Elle aide à prévenir les défaillances silencieuses des modèles et aligne leurs performances sur les objectifs commerciaux.

Raven est une plateforme de surveillance de modèles ML auto-hébergée et en temps réel, conçue pour simplifier l'observabilité des pipelines d'IA. Elle détecte la dérive des données, les pics de latence et les baisses de confiance, fournissant des alertes instantanées pour garantir la fiabilité et les performances du modèle en production.

Deepchecks est une plateforme de bout en bout pour évaluer, valider et surveiller les applications basées sur les LLM. Elle aide les équipes d'IA à définir, mesurer et valider les progrès de l'IA, garantissant la publication d'applications fiables et de haute qualité en rationalisant les tests du développement à la production, en passant par le CI/CD.

Velvet est une passerelle pour développeurs, désormais intégrée à Arize AI, conçue pour analyser, évaluer et surveiller les fonctionnalités basées sur l'IA. Elle fournit une suite complète pour l'observabilité de l'IA, le traçage des LLM et la gestion des performances des modèles, aidant les développeurs à construire et perfectionner des applications d'IA du développement à la production.

LastMile AI est une plateforme de développement de niveau entreprise pour tester, évaluer et surveiller les applications d'IA générative. Elle fournit des outils comme AutoEval pour l'ajustement fin d'évaluateurs personnalisés, la génération de données synthétiques et la surveillance en temps réel afin de garantir la fiabilité et la préparation à la production des systèmes d'IA.

EvalsOne est une plateforme d'évaluation tout-en-un conçue pour les applications d'IA générative. Elle permet aux équipes d'évaluer, d'itérer et d'optimiser sans effort les prompts LLM, les pipelines RAG et les agents IA via une interface puissante et intuitive, garantissant des produits IA robustes et compétitifs.

getmaxim est une plateforme complète d'évaluation et d'observabilité GenAI conçue pour les équipes de développement IA. Elle permet aux utilisateurs de tester, surveiller et améliorer les applications IA en exécutant des évaluations approfondies sur les LLM et les pipelines RAG, en automatisant les tests et en fournissant une surveillance de la production en temps réel pour garantir une IA de haute qualité, fiable et responsable.

Confident AI est une plateforme d'évaluation et d'observabilité des LLM pour les équipes d'ingénierie. Conçue par les créateurs de la bibliothèque open-source DeepEval, elle aide à évaluer, sécuriser et améliorer les applications LLM grâce à des métriques complètes, des tests de régression et un traçage détaillé pour garantir des performances IA constantes.

LangWatch est une plateforme open-source tout-en-un pour surveiller, évaluer et optimiser les applications LLM. Elle se spécialise dans le test d'agents IA via des environnements utilisateur simulés, aidant les équipes à détecter les régressions et les cas limites avant la production. La plateforme combine l'observabilité, l'évaluation, l'optimisation et des garde-fous pour garantir des applications IA fiables, sécurisées et performantes.

Arize est une plateforme d'ingénierie d'IA et d'agents conçue pour le développement, l'observabilité et l'évaluation. Elle fournit une solution unifiée pour les équipes afin de construire, surveiller, déboguer et améliorer plus rapidement les modèles LLM et ML. En bouclant la boucle entre le développement et la production, Arize aide à garantir que les systèmes d'IA sont fiables, dignes de confiance et performants à grande échelle.

Ragas est un framework Python open-source pour l'évaluation et le test des pipelines de Génération Augmentée par la Récupération (RAG). Il fournit une suite de métriques pour mesurer la performance de vos applications LLM, de la récupération de contexte à la génération de réponses. Approuvé par des leaders de l'industrie comme LangChain et LlamaIndex, Ragas aide les développeurs à construire des systèmes d'IA plus robustes, fiables et précis en identifiant et en atténuant les problèmes tels que les hallucinations et les réponses non pertinentes.