Opper hilft dabei, mehr Struktur und Konsistenz in unsere KI-gesteuerten Compliance-Prüfungen zu bringen. Die Fähigkeit, jede Aufgabe nachzuverfolgen und zu überprüfen, ist nützlich, wenn wir verstehen oder erklären müssen, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist. Insgesamt ist es ein praktisches Framework, das einen erheblichen Teil der manuellen Arbeit in unseren Validierungsprozessen reduziert hat. Es war auch einfach, es in unseren bestehenden Stack zu integrieren, und die Benutzeroberfläche ist für unser Team im täglichen Gebrauch leicht zu handhaben. Wir verwenden es regelmäßig in unseren Validierungsabläufen. Ihr Kundensupport war großartig, wann immer wir Klarstellungen oder Anleitungen benötigten, und die breite Modellauswahl — einschließlich der Möglichkeit, unsere eigenen zu verwenden — war für unsere Anwendungsfälle hilfreich.

Die Datensätze, Auswertungen und Nachverfolgungen funktionieren wirklich gut zusammen, um die Qualität in großem Maßstab aufrechtzuerhalten. Wir können genau sehen, was mit jedem Ergebnis passiert, und uns kontinuierlich verbessern, indem wir reale Beispiele von unseren Experten verwenden. Die Fallback-Modelle haben unsere Ratenlimit-Probleme gelöst, und die transparente API bedeutet, dass wir unsere Logik besitzen und alles bei Bedarf exportieren können. Wir sind nicht an einen einzigen Modellanbieter gebunden.

Die Multi-Modell-Flexibilität ist für uns enorm. Wir sind nicht an einen einzigen Anbieter gebunden, wir können Modelle je nach Aufgabe austauschen, was am besten funktioniert. Die JSON-Schemata und Bewertungsergebnisse geben uns Vertrauen beim Wechsel zwischen Modellen, und die Fallback-Optionen sorgen dafür, dass alles zuverlässig bleibt. Das Tracing war entscheidend für die Optimierung unserer Benutzererfahrung und das Verbergen von Latenz in Echtzeit.