Evidently AI

Evidently AI là một nền tảng kiểm thử và đánh giá mạnh mẽ được thiết kế để đảm bảo an toàn, độ tin cậy và hiệu suất của các sản phẩm AI. Nhận thấy rằng các hệ thống AI gặp lỗi theo những cách độc đáo so với phần mềm truyền thống—từ ảo giác của LLM và rò rỉ dữ liệu đến các cuộc tấn công bẻ khóa (jailbreak) và lỗi dây chuyền—Evidently cung cấp một bộ công cụ toàn diện để kiểm tra, đánh giá và giám sát cả Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và các mô hình Học máy (ML) truyền thống.

Nền tảng này được xây dựng dựa trên một công cụ mã nguồn mở đáng tin cậy với hơn 6.000 sao trên GitHub, mang lại sự minh bạch và khả năng mở rộng. Nó trao quyền cho các nhóm AI vượt ra ngoài các chỉ số độ chính xác đơn giản và xây dựng một hệ thống chất lượng AI toàn diện. Cho dù bạn đang phát triển một quy trình RAG, một tác nhân AI hay một bộ phân loại dự đoán, Evidently đều cung cấp các công cụ cần thiết để xác thực mọi thành phần trong hệ thống của bạn.

Cách sử dụng Evidently AI

Evidently AI cung cấp một quy trình làm việc linh hoạt có thể được điều chỉnh cho các nhu cầu phát triển và vận hành khác nhau. Người dùng có thể tương tác với nền tảng theo hai cách chính:

1. Đánh giá cục bộ với SDK Python: Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư MLOps có thể sử dụng thư viện Python mã nguồn mở của Evidently để chạy các đánh giá trực tiếp trong cơ sở hạ tầng hiện có của họ. Điều này lý tưởng để tích hợp các bài kiểm tra hồi quy vào các quy trình CI/CD hoặc để phân tích dữ liệu cục bộ. Sau khi chạy kiểm tra, người dùng có thể tải lên các báo cáo tổng hợp (tệp JSON) lên Evidently Cloud để trực quan hóa, theo dõi và cộng tác mà không cần gửi dữ liệu thô.
2. Đánh giá trên nền tảng đám mây: Để có trải nghiệm tích hợp hơn, người dùng có thể tải dữ liệu thô, dấu vết hoặc nhật ký trực tiếp lên nền tảng Evidently Cloud. Từ đó, họ có thể kích hoạt các đánh giá bằng giao diện không cần mã, thiết kế bảng điều khiển giám sát, thiết lập cảnh báo và quản lý các bộ dữ liệu kiểm thử. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để gỡ lỗi các ứng dụng LLM nơi việc truy cập vào nhật ký thô là rất quan trọng.

Nền tảng này cũng hỗ trợ tích hợp với các công cụ MLOps phổ biến như MLflow, Prefect và FastAPI, cho phép kết hợp liền mạch vào các bản thiết kế phục vụ và giám sát ML hiện có.

Tính năng chính của Evidently AI

• Chỉ số đánh giá toàn diện: Truy cập hơn 100 chỉ số tích hợp sẵn cho chất lượng dữ liệu, trôi dạt dữ liệu và hiệu suất mô hình (cho cả phân loại và hồi quy). Điều này bao gồm các chỉ số chuyên biệt cho dữ liệu văn bản và embedding.
• LLM-làm-Giám khảo: Tận dụng các LLM mạnh mẽ để đánh giá chất lượng của các kết quả đầu ra từ AI tạo sinh. Nền tảng cung cấp các mẫu để đánh giá các tiêu chí như tính xác thực, tuân thủ hướng dẫn, giọng điệu và chất lượng truy xuất, có thể được tùy chỉnh bằng các câu lệnh văn bản đơn giản.
• Tạo dữ liệu tổng hợp: Tạo các trường hợp kiểm thử đa dạng và thực tế, bao gồm các trường hợp biên và đầu vào đối kháng, được tùy chỉnh cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Điều này giúp chủ động xác định các lỗ hổng hệ thống.
• Kiểm thử và giám sát liên tục: Theo dõi hiệu suất của mô hình và dữ liệu qua mỗi bản cập nhật với các bảng điều khiển tương tác trực tiếp. Điều này cho phép phát hiện sớm sự suy giảm hiệu suất, trôi dạt dữ liệu và các rủi ro mới nổi.
• Kiểm thử đối kháng & an toàn: Tấn công hệ thống AI của bạn một cách có hệ thống để thăm dò các lỗ hổng như rò rỉ PII, tạo nội dung có hại và tính dễ bị tổn thương trước các câu lệnh bẻ khóa.
• Kiểm thử RAG và Tác nhân AI: Vượt ra ngoài việc đánh giá phản hồi đơn lẻ để xác thực các quy trình làm việc nhiều bước. Kiểm tra độ chính xác truy xuất trong các hệ thống RAG và đánh giá khả năng suy luận, sử dụng công cụ và đạt được mục tiêu của các tác nhân AI.
• Cảnh báo và Báo cáo: Thiết lập cảnh báo tự động cho các bài kiểm tra thất bại hoặc vi phạm ngưỡng chỉ số. Tạo các báo cáo rõ ràng, có thể chia sẻ, chỉ ra chính xác nơi và tại sao hệ thống AI bị lỗi.

Các trường hợp sử dụng Evidently AI

Evidently AI được hàng nghìn công ty tin tưởng, từ các công ty khởi nghiệp đến các doanh nghiệp như DeepL, Wise và Realtor.com.

• Đánh giá RAG: Các nhóm xây dựng chatbot và hệ thống tri thức sử dụng Evidently để kiểm tra độ chính xác truy xuất, ngăn chặn ảo giác và đảm bảo chất lượng của các câu trả lời được tạo ra.
• Kiểm thử đối kháng: Các nhóm quan tâm đến bảo mật sử dụng nền tảng này để mô phỏng các cuộc tấn công, đảm bảo các ứng dụng AI của họ không làm rò rỉ dữ liệu nhạy cảm hoặc tạo ra các kết quả không an toàn.
• Xác thực Tác nhân AI: Các nhà phát triển tác nhân AI phức tạp sử dụng Evidently để xác thực suy luận nhiều bước, sử dụng công cụ và thành công tổng thể của nhiệm vụ thông qua các tương tác mô phỏng.
• Giám sát hệ thống dự đoán: Các nhóm MLOps dựa vào Evidently để giám sát các mô hình ML truyền thống (ví dụ: bộ phân loại, tóm tắt, đề xuất) trong sản xuất, theo dõi sự trôi dạt dữ liệu và hiệu suất mô hình để duy trì độ tin cậy.
• Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng báo cáo của Evidently trong quá trình phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và là một phần của quy trình CI/CD để xác định các đặc trưng không ổn định và ngăn chặn các vấn đề về chất lượng dữ liệu ảnh hưởng đến mô hình.

Ưu điểm của Evidently AI

Evidently AI nổi bật với sự kết hợp giữa tính minh bạch của mã nguồn mở và các khả năng cấp doanh nghiệp.

• Phương pháp kết hợp: Hỗ trợ cả LLM và các mô hình ML truyền thống trên một nền tảng duy nhất.
• Lõi mã nguồn mở: Nền tảng là một thư viện mã nguồn mở được đánh giá cao và được cộng đồng kiểm chứng, đảm bảo tính minh bạch và linh hoạt.
• Bộ công cụ toàn diện: Cung cấp một giải pháp từ đầu đến cuối, từ tạo dữ liệu kiểm thử đến giám sát sản xuất liên tục.
• Thân thiện với người dùng: Cung cấp cả SDK Python cho nhà phát triển và giao diện người dùng không cần mã cho sự hợp tác nhóm rộng rãi hơn.
• Thông tin chi tiết có thể hành động: Tập trung vào việc cung cấp các báo cáo và bảng điều khiển rõ ràng giúp các nhóm nhanh chóng gỡ lỗi và cải thiện hệ thống AI của họ.

Giá cả và gói dịch vụ

Evidently AI cung cấp một mô hình định giá theo cấp để mở rộng theo nhu cầu của người dùng:

• Gói Developer (Miễn phí): Bao gồm tất cả các tính năng đánh giá cốt lõi, 10.000 hàng dữ liệu/tháng, lưu trữ dữ liệu trong 30 ngày và hỗ trợ cộng đồng. Lý tưởng cho các dự án cá nhân và thử nghiệm ban đầu.
• Gói Pro ($50/tháng): Dựa trên gói miễn phí với tính năng cảnh báo, 100.000 hàng dữ liệu/tháng, lưu trữ 12 tháng, 5 người dùng và hỗ trợ qua email. Phù hợp để tinh chỉnh và giám sát các hệ thống AI trong sản xuất.
• Gói Expert (từ $399/tháng): Bổ sung các tính năng nâng cao như tạo dữ liệu tổng hợp và kiểm thử đối kháng, với 200.000 hàng dữ liệu/tháng, 10 người dùng và hỗ trợ chuyên dụng. Được thiết kế để kiểm thử các tác nhân và ứng dụng AI phức tạp.
• Gói Enterprise (Tùy chỉnh): Cung cấp tất cả các tính năng với giới hạn tùy chỉnh, các tùy chọn triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây riêng, hỗ trợ cao cấp và SLA cho các công ty quản lý AI ở quy mô lớn.