EvalMy.AI

EvalMy.AI : Vérification automatisée des réponses de l’IA pour les applications RAG

Qu’est-ce qu’EvalMy.AI ? EvalMy.AI est un outil de test automatisé conçu pour vérifier les réponses de l’IA, en particulier pour les applications de génération augmentée par récupération (RAG). Il simplifie le processus d’évaluation de l’exactitude et de la fiabilité des réponses générées par l’IA, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur d’autres tâches cruciales.

Comment fonctionne EvalMy.AI ? EvalMy.AI évalue les réponses de l’IA à l’aide d’une mesure qualitative unique et équilibrée appelée score C3, qui prend en compte l’exhaustivité, l’exactitude et la contradiction. Il utilise l’intégration de l’API REST et une bibliothèque Python. Le système prend en entrée une question type, une réponse correcte et la réponse générée par l’IA, et fournit un score reflétant les performances de l’IA.

Le score C3 est composé des éléments suivants :

• Exhaustivité: S’assurer qu’aucun fait ne manque dans la réponse de l’IA.
• Exactitude: S’assurer que la réponse ne contient aucune information supplémentaire ou fabriquée (aucune hallucination).
• Contradiction: S’assurer qu’il n’y a pas d’incohérence logique dans les réponses.

Principales caractéristiques et avantages

• Exactitude: Priorise l’exactitude dans la validation de l’IA, en s’attaquant au défi des petits détails qui modifient les significations.
• Configurabilité: Offre une validation prête à l’emploi et des paramètres Sem-Score personnalisables, permettant aux testeurs d’ajuster le contexte en fonction des profils de risque.
• Évolutivité: Un SaaS basé sur le cloud qui évolue à la hausse ou à la baisse en fonction du nombre de modèles, de la fréquence des tests et de la taille de l’ensemble de questions.
• Connectivité: Fournit une API conviviale qui s’intègre de manière transparente aux pipelines CI/CD et prend en charge les outils ML populaires comme LangChain.

Comment utiliser EvalMy.AI

1. Intégration de l’API REST: Incorporez facilement EvalMy.AI dans les processus de développement et de CI/CD via l’API REST.
2. Bibliothèque Python: Simplifiez le processus en important la bibliothèque cliente Python et en appelant le service directement dans le code.

from evalmyai import Evaluator

data = {
    "expected": "Jane a douze ans.",
    "actual": "Jane a 12 ans et 7 mois."
}

evaluator = Evaluator(auth, token)

result = evaluator.evaluate(data)

À qui s’adresse EvalMy.AI ?

EvalMy.AI s’adresse aux personnes suivantes :

• Développeurs d’IA
• Débutants se lançant dans leur premier projet d’IA
• Les studios d’IA professionnels à la recherche d’une automatisation des processus et d’une réduction des coûts
• Testeurs travaillant avec des LLM et des applications RAG

Pourquoi EvalMy.AI est-il important ?

• Gain de temps et de ressources: Automatise le processus fastidieux de test manuel des applications RAG.
• Garantit l’exactitude: Fournit une mesure fiable (score C3) pour évaluer la qualité des réponses générées par l’IA.
• Améliore les performances de l’IA: Aide à identifier les domaines dans lesquels les modèles d’IA doivent être améliorés, ce qui permet d’obtenir de meilleures performances et des résultats plus fiables.
• Rationalise le développement: S’intègre de manière transparente aux pipelines CI/CD, ce qui facilite l’intégration de la vérification des réponses de l’IA dans le flux de travail de développement.

Tarification

EvalMy.AI offre un niveau gratuit pour les premiers utilisateurs avec 10 millions de jetons. Des packs de recharge payants sont également disponibles.

Ressources

• Tutoriel: Explorez un tutoriel étape par étape et la documentation sur GitHub.
• Assistance technique: Une équipe de service clientèle technique dédiée est disponible pour vous guider et vous aider.

En conclusion, EvalMy.AI est un outil précieux pour toute personne travaillant avec des modèles d’IA et des applications RAG. Il contribue à garantir l’exactitude et la fiabilité des réponses générées par l’IA, ce qui permet de gagner du temps et des ressources tout en améliorant les performances globales des systèmes d’IA. L’API et la bibliothèque Python conviviales facilitent l’intégration aux flux de travail existants.