Future AGI

Future AGI: Die LLM Observability und Evaluationsplattform

Was ist Future AGI? Future AGI ist eine umfassende Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, eine hohe Genauigkeit in ihren AI-Anwendungen zu erreichen. Sie konzentriert sich auf Observability, Evaluation und Optimierung von Large Language Models (LLMs) und AI-Agenten, um vertrauenswürdige, genaue und verantwortungsvolle AI zu gewährleisten.

Hauptmerkmale und Vorteile

• AI Evaluation: Bewerten und messen Sie die Agentenleistung mit proprietären Evaluationsmetriken, um die Ursachen zu ermitteln und umsetzbares Feedback zu integrieren.
• AI Optimization: Verbessern Sie die Leistung von LLM-Anwendungen, indem Sie Prompts basierend auf dem Feedback aus Evaluations oder benutzerdefinierten Eingaben verfeinern. Das System passt den Prompt automatisch an, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
• AI Monitoring & Protection: Verfolgen Sie Anwendungen in der Produktion mit Echtzeit-Einblicken, diagnostizieren Sie Probleme und verbessern Sie die Robustheit. Erhalten Sie Zugriff auf die Sicherheitsmetriken von Future AGI, um unsichere Inhalte mit minimaler Latenz zu blockieren.
• Multimodale Evaluation: Evaluieren Sie AI über verschiedene Modalitäten hinweg, einschließlich Text, Bild, Audio und Video. Identifizieren Sie Fehler und erhalten Sie automatisch Feedback, um die Leistung zu verbessern.
• Integration: Integrieren Sie Future AGI nahtlos in bestehende Workflows mit branchenüblichen Tools. Dieser Developer-First-Ansatz gewährleistet minimale Unterbrechungen der Prozesse Ihres Teams.
• Synthetische Datensätze: Generieren und verwalten Sie verschiedene synthetische Datensätze, um AI-Modelle effektiv zu trainieren und zu testen, insbesondere für den Umgang mit Edge Cases. Datensätze können vollständig angepasst werden.
• Experimentation: Testen und vergleichen Sie mehrere agentische Workflow-Konfigurationen, um den "Gewinner" basierend auf integrierten oder benutzerdefinierten Evaluationsmetriken zu ermitteln – und das alles, ohne Code zu schreiben.

Wie funktioniert Future AGI?

Die Plattform von Future AGI bietet eine Reihe von Tools, die den gesamten AI-Entwicklungslebenszyklus abdecken:

1. Build: Nutzen Sie Future AGI, um AI-Modelle zu erstellen und sicherzustellen, dass sie von Anfang an robust und zuverlässig sind.
2. Evaluate: Nutzen Sie integrierte Evaluationsmetriken, um die Leistung Ihrer AI-Agenten rigoros zu bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.
3. Experiment: Führen Sie A/B-Tests mit verschiedenen Konfigurationen durch, um die optimale Einrichtung für Ihre AI-Workflows zu ermitteln.
4. Optimize: Optimieren Sie Ihre AI-Modelle basierend auf dem Evaluations-Feedback, sodass das System Prompts automatisch verfeinern kann, um die Leistung zu verbessern.
5. Observe: Überwachen Sie Ihre AI-Anwendungen in Echtzeit und gewinnen Sie wertvolle Einblicke in ihr Verhalten und identifizieren Sie potenzielle Probleme.
6. Protect: Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen, um unsichere Inhalte zu blockieren und verantwortungsvolle AI-Praktiken sicherzustellen.

Integrationsbeispiel:

Future AGI lässt sich problemlos in bestehende Entwicklungsworkflows integrieren. Hier ist ein Beispiel, wie Sie es in OpenAI integrieren können:

## pip install traceAI-openai
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["FI_API_KEY"] = "your-futureagi-api-key"
os.environ["FI_SECRET_KEY"] = "your-futureagi-secret-key"

from fi_instrumentation import register
from fi_instrumentation.fi_types import ProjectType

trace_provider = register(
    project_type=ProjectType.OBSERVE,
    project_name="openai_project",
)

from traceai_openai import OpenAIInstrumentor

OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=trace_provider)


import base64
import httpx
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What is in this image?"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg",
                    },
                },
            ],
        },
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Kundenerfolg und Fallstudien

Mehrere Fallstudien unterstreichen die Wirksamkeit von Future AGI. Beispielsweise zeigte eine Fallstudie eine Steigerung der Zusammenfassungsqualität um 50 % und einen 10-mal schnelleren Zusammenfassungsevaluationsprozess.

• Erhöhung der SQL-Genauigkeit: Future AGI optimierte die Einzelhandelsanalytik und verbesserte die Genauigkeit von SQL-Abfragen.
• Verbesserung der Meeting-Zusammenfassung: Das intelligente Evaluationsframework von Future AGI verbesserte die Qualität und Geschwindigkeit der Meeting-Zusammenfassung.

Warum ist Future AGI wichtig?

Future AGI adressiert die probabilistische Natur von LLMs, indem es Tools bereitstellt, mit denen AI zuverlässig erstellt, evaluiert und verbessert werden kann. Es ermöglicht Entwicklern:

• Eine höhere Modellgenauigkeit in der Produktion zu erreichen.
• Die AI-Evaluation und die Agentenoptimierung zu beschleunigen.
• Verantwortungsvolle AI-Praktiken sicherzustellen.

Für wen ist Future AGI geeignet?

Future AGI wurde für Entwickler, Data Scientists und AI-Ingenieure entwickelt, die genaue und zuverlässige AI-Anwendungen erstellen und bereitstellen müssen. Es ist besonders nützlich für:

• Unternehmen, die AI-Lösungen in verschiedenen Modalitäten (Text, Bild, Audio, Video) entwickeln.
• Teams, die AI nahtlos in bestehende Workflows integrieren möchten.
• Organisationen, die AI-Sicherheit und verantwortungsvolle AI-Praktiken priorisieren.

Fazit

Future AGI ist eine wertvolle Plattform für Organisationen, die die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit ihrer AI-Anwendungen verbessern möchten. Durch die Bereitstellung umfassender Tools für Evaluation, Optimierung und Monitoring ermöglicht Future AGI es Entwicklern, AI schneller und mit größerem Vertrauen in die Produktion zu bringen. Es unterstützt verschiedene Modalitäten und lässt sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren, was es zu einer vielseitigen Lösung für verschiedene AI-Anforderungen macht.