Ragas
Shares tags: analyze, monitoring & evaluation, eval harnesses
AI Tool
Раскройте точность с LangSmith Eval Harness
Премиальная оценочная структура, объединяющая человеческий опыт и мощь искусственного интеллекта для безупречных оценок LLM.
Бесшовно синхронизируйте оценки с человеческим суждением для повышения точности и надежности.Используйте экспертную обратную связь с гибкой аннотацией для постоянного улучшения производительности модели.Ощутите мониторинг производительности в реальном времени и анализ регрессии для проактивного улучшения агентов.
Tags
AnalyzeMonitoring & EvaluationEval Harnesses
Similar Tools
Compare Alternatives
Other tools you might consider
overview
Что такое LangSmith Eval Harness?
LangSmith Eval Harness — это продвинутая хостинговая оценочная платформа, созданная для команд МЛ и инженеров, работающих над языковыми моделями для промышленного применения. Интегрируя оценки от человека и ИИ, она обеспечивает тщательную оценку и непрерывное совершенствование в рамках сложных многоагентных архитектур.
- Сочетайте человеческую интуицию с точностью ИИ для оценки результатов моделей.
- Оптимизированные циклы разработки для эффективного развертывания агентов.
- Сравнения между версиями для улучшения оценки моделей.
features
Мощные функции Eval Harness
С инновационными функциями, такими как Align Evals и гибкие режимы оценки, LangSmith Eval Harness меняет подход к оценке и совершенствованию языковых моделей. Он поддерживает как оффлайн, так и онлайн оценки, чтобы удовлетворить разнообразные потребности мониторинга.
- Настройте функцию Align Evals для калибровки выводов и минимизации шумовых сигналов.
- Гибридные режимы оценки для бенчмаркинга на отобранных наборах данных или в режиме реального времени.
- Надежные очереди аннотирования для экспертной обратной связи на всех этапах разработки.
use_cases
Идеальные сценарии использования
LangSmith Eval Harness идеально подходит для команд, стремящихся создавать и совершенствовать сложные LLM-агенты. Его гибкость позволяет проводить адаптированные оценки, соответствующие конкретным требованиям проекта.
- Оцените разнообразные языковые модели в различных приложениях.
- Улучшите эффективность агентов в условиях реального производства.
- Проводите комплексные оценки в ходе цикла разработки.
Frequently Asked Questions
Кто может получить выгоду от LangSmith Eval Harness?
LangSmith Eval Harness предназначен для команд и инженеров в области машинного обучения, сосредоточенных на создании языковых моделей производственного уровня, особенно для тех, кто работает с сложными многоагентными системами.
Как работает гибридная оценка?
Гибридная оценка позволяет пользователям проводить как оффлайн-оценки на заранее подготовленных наборах данных, так и оценки в реальном времени на живом трафике, что способствует проактивному мониторингу и корректировкам на основе производительности модели.
Какие улучшения доступны для удобства использования?
Платформа предлагает усовершенствованные пользовательские интерфейсы и доступ к SDK для совместной разработки подсказок, что упрощает и делает более эффективным управление наборами данных и сравнение моделей.