Opper ayuda a aportar más estructura y consistencia a nuestros controles de cumplimiento impulsados por IA. La capacidad de rastrear y revisar cada tarea es útil cuando necesitamos entender o explicar cómo se produjo un resultado. En general, es un marco práctico que ha reducido bastante el esfuerzo manual en nuestros procesos de validación. También ha sido fácil de integrar en nuestra pila existente, y la interfaz es fácil para que nuestro equipo trabaje con ella día a día. Lo usamos regularmente en nuestros flujos de validación. Su atención al cliente ha sido increíble, siempre que hemos necesitado aclaraciones o orientación, y la amplia selección de modelos, incluyendo la opción de usar los nuestros, ha sido útil para nuestros casos de uso.

Los conjuntos de datos, las evaluaciones y el seguimiento funcionan muy bien juntos para mantener la calidad a escala. Podemos ver exactamente lo que está sucediendo con cada resultado y mejorar continuamente utilizando ejemplos reales de nuestros expertos. Los modelos de respaldo resolvieron nuestros problemas de límite de tasa, y la API transparente significa que poseemos nuestra lógica y podemos exportar todo si es necesario. No estamos atados a un solo proveedor de modelos.

La flexibilidad multimodelo es enorme para nosotros. No estamos atados a un solo proveedor, podemos cambiar de modelos según lo que funcione mejor para cada tarea. Los esquemas JSON y las puntuaciones de evaluación nos dan confianza al cambiar entre modelos, y las opciones de respaldo mantienen todo confiable. El rastreo ha sido fundamental para ajustar nuestra experiencia de usuario y ocultar la latencia en tiempo real.