Bigread Reseñas y Detalles del Producto

Una plataforma completa de datos de entrenamiento para IA.

Iterar rápidamente mientras se mantiene el control. Lanzar aplicaciones LLM de alta calidad rápidamente sin comprometer las pruebas. Nunca ser retenido por la naturaleza compleja y subjetiva de las interacciones LLM.

Las Evaluaciones Agénticas de Galileo son una solución integral diseñada para empoderar a los desarrolladores en la construcción de agentes de IA confiables impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs). Esta plataforma proporciona las herramientas e información necesarias para optimizar el rendimiento de los agentes, asegurando que estén listos para su implementación en el mundo real. Características y Funcionalidades Clave: - Visibilidad Completa en los Flujos de Trabajo de los Agentes: Los desarrolladores obtienen una visión clara de las completaciones de agentes en múltiples pasos, desde la entrada hasta la acción final, con trazabilidad y visualizaciones completas que ayudan a identificar rápidamente ineficiencias y errores. - Métricas Específicas de Agentes: La plataforma ofrece métricas propietarias respaldadas por investigaciones para evaluar agentes en múltiples niveles, incluyendo: - Planificador LLM: Evalúa la calidad de la selección de herramientas y la precisión de las instrucciones. - Llamadas a Herramientas: Evalúa errores en ejecuciones individuales de herramientas. - Éxito General de la Sesión: Mide la finalización de tareas y las interacciones exitosas del agente. - Seguimiento Granular de Costos y Latencia: Optimiza la rentabilidad con un seguimiento agregado de costos, latencia y errores a través de sesiones y procesos. - Integraciones Sin Problemas: Soporta marcos de IA populares como LangGraph y CrewAI, facilitando la integración fácil en flujos de trabajo existentes. - Información Proactiva: Proporciona alertas y paneles para identificar problemas sistémicos y descubrir información procesable para la mejora continua, como llamadas a herramientas fallidas o desalineación entre acciones finales e instrucciones iniciales. Valor Principal y Problema Resuelto: Las Evaluaciones Agénticas abordan los desafíos que enfrentan los desarrolladores al construir y evaluar agentes de IA, como caminos no deterministas, puntos de falla aumentados y gestión de costos. Al ofrecer un marco de extremo a extremo con evaluaciones a nivel de sistema y paso a paso, permite el desarrollo de agentes de IA confiables, resilientes y de alto rendimiento. Esto asegura que los agentes no solo sean funcionales, sino también eficientes y confiables, listos para manejar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos en aplicaciones del mundo real.

Lightly ayuda a los equipos de aprendizaje automático a construir mejores modelos a través de mejores datos. Ayuda a curar datos no etiquetados para mejorar su calidad para el entrenamiento de modelos. Analiza la calidad y diversidad de tus conjuntos de datos. Comprende mejor tus datos con las vistas holísticas de Lightly, desde la visión general hasta los matices más pequeños de tus datos. Descubre distribuciones de clases, brechas en el conjunto de datos y sesgos de representación antes de etiquetar para ahorrar tiempo y dinero. Selecciona inteligentemente las mejores muestras para el entrenamiento de modelos a través de algoritmos avanzados de filtrado y aprendizaje activo. Equilibra tus distribuciones de clases, elimina redundancias y sesgos en el conjunto de datos. Etiqueta solo los mejores datos para el entrenamiento de modelos hasta alcanzar tu precisión objetivo. Gestiona tu conjunto de datos. Aplica etiquetado automatizado. Realiza un seguimiento de diferentes versiones, y una vez que tu conjunto de datos esté listo, simplemente comparte con etiquetado con un clic.

Plataforma poderosa de ciencia de datos para el control de versiones de datos, seguimiento de experimentos y colaboración utilizando Git.