Freeplay の概要
Freeplayとは？
Freeplayは、AIチームがより優れた製品をより迅速に構築できるように設計されたAI評価およびオブザーバビリティプラットフォームです。評価、実験、データレビューワークフローによって継続的な改善が促進されるデータフライホイールの作成に重点を置いています。プロンプトの管理、実験の実行、本番環境の監視、データのレビューのプロセスをすべて1か所で合理化する、エンタープライズ対応のプラットフォームです。
Freeplayの仕組み
Freeplayは、AI製品開発のさまざまな段階に統合プラットフォームを提供することで機能します。
- プロンプトとモデルの管理： 厳密な実験のために、機能フラグと同様に、プロンプトとモデルの変更のバージョン管理とデプロイを可能にします。
- 評価： AI製品に固有の品質を測定するカスタム評価の作成と調整を可能にします。
- LLMオブザーバビリティ： 開発から本番環境まで、あらゆるLLMインタラクションを検索してレビューするためのインスタント検索を提供します。
- バッチテストと実験： プロンプトとエージェントパイプラインへの変更の影響をテストおよび測定する起動を簡素化します。
- 自動評価： テストおよび本番環境の監視の両方で、テストスイートの実行を自動化します。
- 本番環境の監視とアラート： 評価と顧客のフィードバックを使用して問題をキャッチし、本番環境データから実用的な洞察を得ます。
- データレビューとラベリング： データの分析、ラベリング、パターンの特定、学習内容の共有を行うためのマルチプレイヤーワークフローを提供します。
- データセット管理： 本番環境ログを、実験と微調整のためのテストケースとゴールデンセットに変換します。
主な機能と利点
- 合理化されたAI開発： ツールとワークフローを統合して、異なるアプリケーション間の切り替えの必要性を減らします。
- 継続的な改善： データ主導の洞察に基づいてAI製品が継続的に改善されるようにするデータフライホイールを作成します。
- 強化された実験： プロンプトとモデルの変更による厳密な実験を容易にします。
- 製品品質の向上： 特定の品質メトリックを測定するためのカスタム評価の作成と調整を可能にします。
- 実用的な洞察： 評価と顧客のフィードバックに基づいて、本番環境の監視とアラートを提供します。
- コラボレーション： データレビューとラベリングのためのマルチプレイヤーワークフローをサポートします。
Freeplayを選ぶ理由
いくつかの顧客の推薦文は、Freeplayを使用する利点を強調しています。
- より迅速なイテレーション： チームは、イテレーションのペースとプロンプトの改善の効率が大幅に向上したことを経験しています。
- 信頼性の向上： ユーザーは、変更が顧客にどのように影響するかを知って、自信を持ってAI機能をリリースおよびイテレーションできます。
- 規律あるワークフロー： Freeplayは、かつてブラックボックスプロセスであったものを、テスト可能で規律あるワークフローに変換します。
- 簡単な統合： このプラットフォームは、既存のコードとシームレスに統合される軽量のSDKとAPIを提供します。
Freeplayは誰のため？
Freeplayは、以下を対象として設計されています。
- AI製品の開発に取り組んでいるAIエンジニアおよびドメインエキスパート。
- AI開発ワークフローを合理化したいチーム。
- AI製品の品質と継続的な改善を保証する必要がある企業。
- AIイニシアチブにセキュリティ、制御、および専門家によるサポートを必要とする企業。
実用的なアプリケーションとユースケース
- AIエージェントの構築： エンドツーエンドのエージェント評価とオブザーバビリティを備えた本番環境グレードのAIエージェントの構築を支援します。
- 顧客体験の向上： 企業が意図的なテストとイテレーションを通じてAIの詳細を把握できるようにします。
- プロンプトエンジニアリングの強化： プロンプトエンジニアリングを、規律あるテスト可能なワークフローに変換します。
Freeplayの使い方
- サインアップ： まず、Freeplayアカウントにサインアップします。
- SDKの統合： FreeplayのSDKとAPIをコードベースに統合します。
- プロンプトの管理： プロンプトとモデルの管理機能を使用して、変更をバージョン管理およびデプロイします。
- 評価の作成： カスタム評価を定義して、AI製品の品質を測定します。
- 実験の実行： テストを起動し、プロンプトとエージェントパイプラインへの変更の影響を測定します。
- 本番環境の監視： 本番環境の監視とアラートを使用して、問題をキャッチし、洞察を得ます。
- データのレビュー： マルチプレイヤーワークフローを使用してデータを分析およびラベリングします。
Freeplayはエンタープライズ対応ですか？
はい、Freeplayは以下を含むエンタープライズレベルの機能を提供します。
- セキュリティとプライバシー： プライベートホスティングオプションを備えたSOC 2 Type IIおよびGDPRコンプライアンス。
- アクセス制御： データアクセスを制御するためのきめ細かいRBAC。
- 専門家によるサポート： 経験豊富なAIエンジニアによる実践的なサポート、トレーニング、および戦略。
- 統合： データポータビリティと自動化のためのAPIサポートおよび他のシステムへのコネクタ。
Freeplayは、開発ワークフローを合理化し、継続的な改善を保証し、実験、評価、およびオブザーバビリティに必要なツールを提供することにより、AIチームがより優れた製品をより迅速に構築するのに役立つ堅牢なプラットフォームです。データフライホイールを作成することにより、FreeplayはチームがAI機能を迅速かつ自信を持ってイテレーションできるようにし、最終的により高品質のAI製品につながります。
"Freeplay" のベストな代替ツール
UpTrainは、LLMアプリケーションを評価、実験、監視、テストするためのエンタープライズグレードのツールを提供するフルスタックLLMOpsプラットフォームです。独自の安全なクラウド環境でホストし、自信を持ってAIを拡張します。
Arize AIは、開発から生産まで、AIアプリケーション向けの統一されたLLM可観測性およびエージェント評価プラットフォームを提供します。プロンプトの最適化、エージェントの追跡、AIパフォーマンスのリアルタイム監視を行います。
Label Studioは、LLMの微調整、トレーニングデータの準備、AIモデルの評価のための柔軟なオープンソースデータラベリングプラットフォームです。テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなデータ型をサポートしています。
Bolt Foundryは、AIの動作を予測可能かつテスト可能にするためのコンテキストエンジニアリングツールを提供し、信頼できるLLM製品の構築を支援します。コードをテストするのと同じようにLLMをテストします。
Mindgardの自動レッドチームとセキュリティテストでAIシステムを保護します。 AI固有のリスクを特定して解決し、堅牢なAIモデルとアプリケーションを保証します。
Atla AI の Selene は、AI アプリのパフォーマンスに関する正確な判断を提供します。業界をリードする精度と信頼性の高い AI 評価のために、オープンソース LLM Judge モデルをご覧ください。
Openlayerは、MLからLLMまでのAIシステムに統一されたAI評価、可観測性、ガバナンスを提供するエンタープライズAIプラットフォームです。AIライフサイクル全体を通じてAIシステムをテスト、監視、管理します。
Confident AI: LLM アプリケーションのパフォーマンスをテスト、ベンチマーク、および改善するための DeepEval LLM 評価プラットフォーム。
LangWatchは、AIエージェントのテスト、LLM評価、およびLLM可観測性プラットフォームです。エージェントをテストし、回帰を防ぎ、問題をデバッグします。
HoneyHiveは、LLMアプリケーションを構築するチームにAI評価、テスト、監視ツールを提供します。 統合されたLLMOpsプラットフォームを提供します。
EvalsOne：生成AIアプリケーションを反復的に開発および完璧にするためのプラットフォーム。競争力を高めるためにLLMOpsワークフローを合理化。
Future AGI は、AI アプリケーション向けの統一された LLM 可観測性と AI エージェント評価プラットフォームを提供し、開発から生産まで正確で責任ある AI を保証します。