Opper aide à apporter plus de structure et de cohérence à nos vérifications de conformité pilotées par l'IA. La capacité de tracer et de revoir chaque tâche est utile lorsque nous devons comprendre ou expliquer comment un résultat a été produit. Dans l'ensemble, c'est un cadre pratique qui a réduit une bonne partie de l'effort manuel dans nos processus de validation. Il a également été facile à intégrer dans notre pile existante, et l'interface est facile pour notre équipe à utiliser au quotidien. Nous l'utilisons régulièrement dans nos flux de validation. Leur support client a été incroyable, chaque fois que nous avons eu besoin de clarification ou de conseils, et la large sélection de modèles — y compris l'option d'utiliser les nôtres — a été utile pour nos cas d'utilisation.

Les ensembles de données, les évaluations et le traçage fonctionnent très bien ensemble pour maintenir la qualité à grande échelle. Nous pouvons voir exactement ce qui se passe avec chaque résultat et nous améliorer continuellement en utilisant des exemples réels de nos experts. Les modèles de secours ont résolu nos problèmes de limite de taux, et l'API transparente signifie que nous possédons notre logique et pouvons tout exporter si nécessaire. Nous ne sommes pas enfermés dans un seul fournisseur de modèles.

La flexibilité multi-modèle est énorme pour nous. Nous ne sommes pas enfermés dans un seul fournisseur, nous pouvons échanger des modèles en fonction de ce qui fonctionne le mieux pour chaque tâche. Les schémas JSON et les scores d'évaluation nous donnent confiance lors du passage d'un modèle à l'autre, et les options de secours garantissent la fiabilité de l'ensemble. Le traçage a été crucial pour ajuster notre expérience utilisateur et masquer la latence en temps réel.