EvalsOne

EvalsOne은 생성형 AI 애플리케이션의 최적화를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 원스톱 평가 플랫폼입니다. 개발자, AI 엔지니어 및 제품 팀을 위한 '스위스 아미 나이프' 역할을 하며, AI 모델의 고유한 불안정성을 해결하고 경쟁 우위를 확보할 수 있는 강력한 도구 모음을 제공합니다. 이 플랫폼은 데이터 준비에서 최종 분석에 이르기까지 전체 평가 워크플로우를 단순화하여 기술적 역할에 관계없이 모든 팀 구성원이 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

테스트 및 개선을 위한 통합 환경을 제공함으로써 EvalsOne은 신뢰할 수 있는 AI 제품 개발의 어려움을 극복하는 데 도움을 줍니다. 간단한 프롬프트를 미세 조정하든 복잡한 AI 에이전트를 평가하든 관계없이 다양한 평가 시나리오를 지원하여 적절한 도구를 사용할 수 있도록 보장합니다. 플랫폼의 협업, 통합 및 확장성에 대한 초점은 전체 AI 개발 라이프사이클의 중심 허브가 됩니다.

EvalsOne 사용 방법

EvalsOne은 평가 프로세스를 단순화하는 직관적이고 안내된 워크플로우를 제공합니다:

1. 평가 데이터 준비: 샘플 데이터 준비부터 시작합니다. 템플릿과 변수 목록을 사용하여 데이터 세트를 합성하거나, 기존 OpenAI Evals 샘플 세트를 가져오거나, 플랫폼의 LLM 기능을 사용하여 테스트 케이스를 지능적으로 확장할 수 있습니다.
2. 평가 실행 생성: 안내된 인터페이스를 사용하여 평가 실행을 쉽게 설정하고 구성합니다. 여러 템플릿 버전을 만들어 프롬프트를 나란히 비교하고 최적화할 수 있습니다.
3. 모델 및 메트릭 구성: OpenAI, Claude, Gemini와 같은 주요 LLM 제공업체와 통합하거나 클라우드 컨테이너(Azure, Bedrock) 및 로컬 모델(Ollama 또는 API를 통해)에 연결합니다. 10개 이상의 사전 설정된 평가 메트릭 중에서 선택하거나 특정 요구에 맞는 사용자 지정 메트릭을 만듭니다.
4. 실행 및 반복: 평가를 실행합니다. 고유한 '포크 실행' 기능은 신속한 반복과 심층 분석을 가능하게 하여 변형을 빠르게 테스트하고 개선 사항을 정확히 찾아낼 수 있습니다.
5. 결과 분석: 명확하고 직관적인 평가 보고서를 검토합니다. 결과는 각 평가에 대한 근거와 함께 이해하기 쉬운 형식으로 제공되어 팀이 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
6. 협업 및 최적화: 결과를 팀과 공유합니다. 플랫폼의 협업 기능은 모든 사람이 조율되도록 보장하여 생성형 AI 프로젝트의 지속적인 최적화 주기를 촉진합니다.

EvalsOne의 핵심 기능

• 다양한 평가 대상: LLM 프롬프트, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 및 복잡한 AI 에이전트를 평가할 수 있습니다.
• 하이브리드 평가 방법: 규칙이나 LLM을 사용한 자동화된 평가와 전문가의 판단을 활용하기 위한 수동 인간 평가를 원활하게 결합합니다.
• 간소화된 워크플로우: 직관적인 UI, 안내된 설정, 신속한 반복을 위한 '포크 실행' 및 쉬운 프롬프트 비교를 위한 템플릿 버전 관리.
• 유연한 데이터 준비: 데이터 합성, 표준 데이터 세트 가져오기, LLM 기반 데이터 확장을 포함한 여러 가지 평가 샘플 생성 방법.
• 포괄적인 모델 통합: 주요 LLM 제공업체(OpenAI, Claude, Gemini), 클라우드 플랫폼(Azure, Bedrock, Hugging Face), 로컬 모델(Ollama) 및 에이전트 오케스트레이션 도구(Coze, FastGPT, Dify)를 지원합니다.
• 확장 가능한 메트릭 프레임워크: 10개 이상의 기본 제공 메트릭과 함께 제공되며 템플릿을 사용하여 고유한 시나리오에 맞는 사용자 지정 메트릭을 생성할 수 있습니다. 점수뿐만 아니라 그 뒤에 있는 이유도 제공합니다.
• 협업 환경: 팀 기반 프로젝트를 위해 설계되어 다양한 역할을 가진 구성원이 최적화 프로세스에 참여할 수 있습니다.

EvalsOne의 사용 사례

EvalsOne은 다양한 생성형 AI 프로젝트를 진행하는 팀에 이상적입니다:

• 프롬프트 엔지니어링: 다양한 버전의 프롬프트를 체계적으로 테스트하고 비교하여 가장 효과적이고 신뢰할 수 있으며 안전한 표현을 찾습니다.
• RAG 시스템 최적화: 검색 정확도에서 생성된 답변의 품질에 이르기까지 RAG 파이프라인의 엔드투엔드 성능을 평가합니다.
• AI 에이전트 평가: 다양한 시나리오에서 AI 에이전트의 행동 및 의사 결정 능력을 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인합니다.
• 모델 비교: 동일한 테스트 스위트를 다른 LLM(예: GPT-4 대 Claude 3)에서 실행하여 성능을 벤치마킹하고 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 선택합니다.
• 회귀 테스트: AI 애플리케이션을 업데이트할 때마다 자동으로 실행할 표준화된 평가 세트를 만들어 성능 저하를 방지합니다.

EvalsOne의 장점

EvalsOne은 복잡성을 단순화하고 품질을 향상시켜 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 주요 강점은 여러 분산된 도구가 필요 없는 올인원 특성입니다. 클라우드 또는 로컬 등 거의 모든 모델과 유연하게 통합할 수 있는 플랫폼의 능력은 기존 기술 스택에 적합하도록 보장합니다. 또한 자동화된 평가와 수동 평가의 조화는 확장 가능하고 객관적인 메트릭과 미묘한 인간의 통찰력을 결합하여 성능에 대한 전체적인 시각을 제공합니다. 원활하고 협력적인 워크플로우에 대한 초점은 전체 팀이 더 나은 AI 제품을 더 빨리 만드는 데 기여할 수 있도록 합니다.

가격 및 플랜

EvalsOne의 가격 정보는 요청 시 제공됩니다. 잠재 사용자는 공식 웹사이트를 통해 '데모 예약'을 하여 창립자 중 한 명으로부터 개인화된 안내를 받는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 팀이나 조직의 특정 요구, 규모 및 통합 요구 사항에 맞는 맞춤형 엔터프라이즈 플랜을 제안합니다.