Avis et détails du produit Educup Studio

Une plateforme complète de données d'entraînement pour l'IA.

Libérez rapidement des applications LLM de haute qualité sans compromettre les tests. Ne soyez jamais freiné par la nature complexe et subjective des interactions LLM.

Les évaluations agentiques de Galileo sont une solution complète conçue pour permettre aux développeurs de créer des agents d'IA fiables alimentés par de grands modèles de langage (LLM). Cette plateforme fournit les outils et les informations nécessaires pour optimiser les performances des agents, garantissant qu'ils sont prêts pour un déploiement dans le monde réel. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Visibilité complète des flux de travail des agents : Les développeurs obtiennent une vue claire des complétions d'agents en plusieurs étapes, de l'entrée à l'action finale, avec des traçages et des visualisations complètes qui aident à identifier rapidement les inefficacités et les erreurs. - Métriques spécifiques aux agents : La plateforme offre des métriques propriétaires, soutenues par la recherche, pour évaluer les agents à plusieurs niveaux, y compris : - Planificateur LLM : Évalue la qualité de la sélection des outils et la précision des instructions. - Appels d'outils : Évalue les erreurs dans les exécutions d'outils individuels. - Succès global de la session : Mesure l'achèvement des tâches et les interactions réussies des agents. - Suivi granulaire des coûts et de la latence : Optimisez le rapport coût-efficacité avec un suivi global des coûts, de la latence et des erreurs à travers les sessions et les processus. - Intégrations transparentes : Prend en charge des cadres d'IA populaires comme LangGraph et CrewAI, facilitant une intégration facile dans les flux de travail existants. - Informations proactives : Fournit des alertes et des tableaux de bord pour identifier les problèmes systémiques et découvrir des informations exploitables pour une amélioration continue, telles que les appels d'outils échoués ou le désalignement entre les actions finales et les instructions initiales. Valeur principale et problème résolu : Les évaluations agentiques répondent aux défis auxquels les développeurs sont confrontés dans la création et l'évaluation des agents d'IA, tels que les chemins non déterministes, les points de défaillance accrus et la gestion des coûts. En offrant un cadre de bout en bout avec des évaluations au niveau du système et étape par étape, il permet le développement d'agents d'IA fiables, résilients et performants. Cela garantit que les agents ne sont pas seulement fonctionnels mais aussi efficaces et dignes de confiance, prêts à gérer des flux de travail complexes et en plusieurs étapes dans des applications du monde réel.

Légèrement aide les équipes d'apprentissage automatique à construire de meilleurs modèles grâce à de meilleures données. Il aide à organiser les données non étiquetées pour améliorer leur qualité pour l'entraînement des modèles. Analysez la qualité et la diversité de vos ensembles de données. Comprenez mieux vos données avec les vues holistiques de Lightly, de la vue d'ensemble aux plus petites nuances de vos données. Découvrez les distributions de classes, les lacunes des ensembles de données et les biais de représentation avant l'étiquetage pour économiser du temps et de l'argent. Sélectionnez intelligemment les meilleurs échantillons pour l'entraînement des modèles grâce à des algorithmes de filtrage avancés et d'apprentissage actif. Équilibrez vos distributions de classes, éliminez les redondances et les biais des ensembles de données. Étiquetez uniquement les meilleures données pour l'entraînement des modèles jusqu'à atteindre votre précision cible. Gérez votre ensemble de données. Appliquez l'étiquetage automatisé. Suivez différentes versions, et une fois que votre ensemble de données est prêt, partagez-le simplement avec l'étiquetage en un clic.

Plateforme puissante de science des données pour le contrôle de version des données, le suivi des expériences et la collaboration utilisant Git.