Autoblocks : Un espace de travail pour les produits GenAI

Autoblocks

Autoblocks est une plateforme d'évaluation et de test pour améliorer vos produits GenAI. Offrez-vous des fonctionnalités puissantes dès aujourd'hui.

Autoblocks : Un espace de travail pour les produits GenAI

Autoblocks est une plateforme collaborative d'évaluation et de test qui s'améliore automatiquement grâce aux retours des utilisateurs et des experts. Elle permet de rassembler toute l'équipe pour des tests et des évaluations dirigées par des experts. Avec Autoblocks, vous pouvez aligner chaque composant de vos tests plus étroitement avec la réalité, créer des jeux de données de test de haute qualité, suivre la production avec des outils d'observabilité, utiliser les retours des utilisateurs et les évaluations en ligne pour identifier des cas de test précieux, expérimenter en collaboration, utiliser ses SDK pour afficher n'importe quelle partie de votre pipeline dans une interface utilisateur tout en conservant le code comme source de vérité, aligner les métriques d'évaluation, donner aux experts le pouvoir de fournir des commentaires détaillés sur les sorties et utiliser ces données pour aligner les métriques d'évaluation automatisées avec les préférences humaines. De plus, Autoblocks permet d'améliorer l'exactitude avec des retours humains en boucle, de renforcer les experts en la matière et les parties prenantes non ingénieurs. Il offre tout ce dont vous avez besoin pour garantir l'exactitude de vos produits basés sur les LLM. Cette plateforme permet également de booster votre processus local de test et d'expérimentation, de configurer des évaluations en ligne et des garde-fous pour garantir une expérience utilisateur sûre et fiable, de trouver la cause racine des bogues et de prototyper rapidement des solutions, de connecter l'état du produit IA aux résultats des utilisateurs, de découvrir proactivement des opportunités d'amélioration, de permettre la collaboration sur les prompts tout en assurant que votre code ne soit pas endommagé, d'optimiser chaque partie de votre pipeline de contexte pour obtenir des sorties précises et pertinentes et enfin, d'être conçue pour répondre aux exigences les plus strictes en matière de confidentialité et de sécurité.

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