Confident AI

Confident AI هو منصة جودة الذكاء الاصطناعي وLLMOps مصممة للفرق الهندسية والمنتجات وضمان الجودة والذكاء الاصطناعي التي تبني تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية في الإنتاج. تجمع بين تقييم LLM والتجريب والرصد ومراقبة الإنتاج وإدارة مجموعة البيانات واختبارات الأمان في بيئة واحدة. يمكن للفرق اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل الإطلاق ومن ثم تقييم سلوكها باستمرار بعد أن تصل إلى الإنتاج.

جزء كبير من النظام البيئي هو DeepEval، إطار تقييم LLM مفتوح المصدر الخاص بـ Confident AI. يوفر DeepEval أكثر من 50 مقياس تقييم تغطي مجالات مثل ملاءمة الإجابة، والموثوقية، والهلاوس، وإكمال المهمة، وصحة الأدوات، وجودة المحادثة، والسلامة، وأداء RAG، والأنظمة متعددة الوسائط. يمكن للمطورين أيضًا إنشاء مقاييس مخصصة واستخدام مقدمي LLM مختلفين كقضاة بدلاً من القيد بنموذج واحد.

تقوم Confident AI بتمديد هذه التقييمات إلى الاختبار والتجريب التعاوني. يمكن للفرق مقارنة العبارات، والنماذج، والمعلمات، وإصدارات التطبيقات؛ بناء مجموعات البيانات التقييمية؛ تنفيذ اختبارات الانحدار؛ ودمج التقييمات في خطوط أنابيب CI/CD. يمكن حتى تكوين عمليات التحقق من التقييم كأعمال مطلوبة بحيث تمنع التراجعات في الجودة التغييرات المقلقة من الدمج أو النشر.

بالنسبة لتطبيقات الإنتاج، توفر Confident AI رصدًا أوليًا. يمكن للمطورين تتبع تنفيذات الذكاء الاصطناعي من خلال SDK الخاص بها وOpenTelemetry، ودمجها مع إطارات مثل LangChain وLangGraph. يمكن أن تتلقى التتبع نقاط الجودة تلقائيًا، بينما تساعد العتبات والتنبيهات الفرق في اكتشاف انزلاق العبارات، والهلاوس، والتراجعات في الأداء، ومشاكل الجودة الأخرى. يمكن أيضًا تنسيق التتبع في البيئة الإنتاجية في مجموعات بيانات تقييم جديدة، مما يخلق حلقة تغذية راجعة بين الاستخدام في العالم الحقيقي والاختبار المستقبلي.

يدعم النظام الأساسي أيضًا فرق اختبار الذكاء الاصطناعي واختبار الأمان، مما يمكّن الفرق من تحديد الثغرات مثل حقن العبارات، وتسرب المعلومات الشخصية، والتحيز، والمعلومات المضللة، وصلاحيات الوكيل المفرطة. وهذا يجعل Confident AI مهمًا ليس فقط لتطبيقات LLM التقليدية ولكن أيضًا للوكلاء الذكاء الاصطناعي المعقدين وأنظمة استخدام الأدوات المتزايدة التعقيد.

تقدم Confident AI مستويات مجانية وبداية وفريق ومؤسسات، بينما يبقى DeepEval نفسه مجانيًا ومفتوح المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0. تجعل هذه التركيبة النظام البيئي مناسبًا لكل من المطورين الفرديين الذين يريدون اختبار الذكاء الاصطناعي المحلي والمنظمات التي تحتاج إلى تقييم تعاوني ورصد وحوكمة ومراقبة الإنتاج.