Opper ajuda a trazer mais estrutura e consistência para nossas verificações de conformidade impulsionadas por IA. A capacidade de rastrear e revisar cada tarefa é útil quando precisamos entender ou explicar como um resultado foi produzido. No geral, é uma estrutura prática que reduziu bastante o esforço manual em nossos processos de validação. Também foi fácil de integrar em nossa pilha existente, e a interface é fácil para nossa equipe trabalhar no dia a dia. Nós a usamos regularmente em nossos fluxos de validação. O suporte ao cliente tem sido incrível, sempre que precisamos de esclarecimentos ou orientação, e a ampla seleção de modelos — incluindo a opção de usar os nossos próprios — tem sido útil para nossos casos de uso.

Os conjuntos de dados, avaliações e rastreamento funcionam muito bem juntos para manter a qualidade em escala. Podemos ver exatamente o que está acontecendo com cada resultado e melhorar continuamente usando exemplos reais de nossos especialistas. Os modelos de fallback resolveram nossos problemas de limite de taxa, e a API transparente significa que possuímos nossa lógica e podemos exportar tudo, se necessário. Não estamos presos a um único fornecedor de modelos.

A flexibilidade multi-modelo é enorme para nós. Não estamos presos a um único provedor, podemos trocar de modelos com base no que funciona melhor para cada tarefa. Os esquemas JSON e as pontuações de avaliação nos dão confiança ao alternar entre modelos, e as opções de fallback mantêm tudo confiável. O rastreamento tem sido crítico para ajustar nossa experiência do usuário e ocultar a latência em tempo real.