Confident AI

Confident AI란 무엇입니까?

Confident AI는 엔지니어링 팀이 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션을 구축하고, 테스트하고, 벤치마킹하고, 보호하며, 성능을 크게 향상시킬 수 있도록 설계된 최첨단 LLM 평가 플랫폼입니다. 호평받는 오픈소스 LLM 평가 프레임워크인 DeepEval의 개발자들이 만든 Confident AI는 프로덕션 환경에서 AI 시스템의 신뢰성, 정확성 및 효율성을 보장하기 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 이 플랫폼은 LLM을 검증하고, 동작을 최적화하며, 이해관계자에게 그 가치를 입증하여 조직이 "AI 해자"를 구축하도록 효과적으로 돕는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.

Confident AI는 어떻게 작동합니까?

Confident AI는 LLM 개발 수명 주기에 원활하게 통합되어 직관적인 플랫폼 인터페이스와 강력한 기반 오픈소스 라이브러리인 DeepEval을 모두 제공합니다. 이 프로세스는 일반적으로 개발자를 위한 네 가지 간단한 단계로 구성됩니다.

1. DeepEval 설치: 기존 프레임워크와 관계없이 개발자는 DeepEval을 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 라이브러리는 평가를 정의하고 실행하기 위한 핵심을 형성합니다.
2. 메트릭 선택: 이 플랫폼은 30가지가 넘는 "LLM-as-a-judge" 메트릭을 풍부하게 제공합니다. 이 전문 메트릭은 다양한 사용 사례에 맞춰져 있으며, 팀이 사실 일관성, 관련성, 일관성, 독성, 특정 지침 준수와 같은 측면을 정확하게 측정할 수 있도록 합니다.
3. 플러그인: 개발자는 선택한 메트릭을 적용하기 위해 코드에서 LLM 애플리케이션을 데코레이트합니다. 이를 통해 평가 로직을 애플리케이션의 코드베이스에 직접 통합할 수 있으므로 테스트가 개발의 본질적인 부분이 됩니다.
4. 평가 실행: 통합되면 평가를 실행하여 상세한 테스트 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 보고서는 회귀를 감지하고, 트레이스를 통해 성능 문제를 디버깅하며, LLM의 동작에 대한 심층적인 통찰력을 얻는 데 매우 중요합니다.

Confident AI의 주요 기능 및 이점

Confident AI는 LLM 개발 및 배포의 복잡한 문제를 해결하기 위한 강력한 기능 세트를 제공합니다.

LLM 평가 및 벤치마킹

• 엔드투엔드 평가: 다양한 프롬프트 및 모델의 전반적인 성능을 측정하여 LLM 애플리케이션에 가장 효과적인 구성을 식별합니다. 이는 모델 선택 및 프롬프트 엔지니어링 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
• LLM 시스템 벤치마킹: 다양한 LLM 모델 및 프롬프트 기술을 체계적으로 비교합니다. 이 기능은 모델 선택, 미세 조정 및 프롬프트 최적화에 대한 데이터 기반 결정을 내리는 데 중요하며, 사용 가능한 최상의 리소스를 활용하도록 보장합니다.
• 동급 최고 메트릭: "LLM-as-a-judge" 기능을 포함한 DeepEval의 강력한 메트릭을 활용하여 LLM 출력에 대한 미묘하고 정확한 평가를 얻습니다. 이러한 메트릭은 단순한 정확성을 넘어 다양한 관점에서 품질을 평가합니다.

LLM 관찰 가능성 및 모니터링

• 실시간 프로덕션 통찰력: 프로덕션 환경에서 LLM 애플리케이션을 실시간으로 모니터링, 추적 및 A/B 테스트합니다. 이를 통해 실시간 시나리오에서 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 추적 관찰 가능성: 고급 추적 기능을 사용하여 LLM 파이프라인을 분석, 디버깅 및 반복합니다. 이를 통해 팀은 구성 요소 수준에서 약점을 정확히 찾아내어 문제가 어디서, 왜 발생하는지 정확히 이해할 수 있습니다.
• 직관적인 제품 분석 대시보드: 비기술 팀 구성원도 직관적인 대시보드에 액세스하여 LLM 성능을 이해할 수 있으며, 심층적인 기술 전문 지식 없이도 교차 기능 협업 및 데이터 기반 제품 결정을 가능하게 합니다.

회귀 테스트 및 보호

• 자동화된 LLM 테스트: Confident AI는 데이터셋을 큐레이션하고, 메트릭을 정렬하며, LLM 테스트를 자동화하는 독점적인 솔루션을 제공하며, CI/CD 파이프라인에 통합하는 데 특히 유용합니다.
• LLM 회귀 완화: CI/CD 파이프라인 내에 단위 테스트를 구현하여 성능 저하를 방지합니다. 이를 통해 팀은 금요일과 같은 어려운 날에도 빈번하고 자신감 있게 업데이트를 배포할 수 있습니다.
• AI 시스템 보호: 치명적인 변경 사항을 사전에 식별하고 수정하여 일반적으로 반응성 디버깅에 소요되는 수백 시간을 크게 줄입니다. 이는 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 배포로 이어집니다.

개발 및 운영 효율성

• 데이터셋 편집기 및 프롬프트 관리: 평가 데이터셋을 큐레이션하고 프롬프트를 관리하는 도구는 LLM 성능을 개선하는 반복적인 프로세스를 간소화합니다.
• 추론 비용 절감: 엄격한 평가를 통해 모델과 프롬프트를 최적화함으로써 조직은 추론 비용을 최대 80%까지 크게 절감할 수 있습니다.
• 이해관계자 신뢰: AI 시스템이 매주 개선되고 있음을 지속적으로 입증하여 신뢰를 구축하고 AI 이니셔티브의 가치와 진행 상황에 대해 이해관계자를 설득합니다.

Confident AI는 누구를 위한 것입니까?

Confident AI는 주로 LLM 애플리케이션을 적극적으로 구축하고 배포하는 엔지니어링 팀, AI/ML 개발자 및 데이터 과학자를 위해 설계되었습니다. 그러나 직관적인 제품 분석 대시보드는 코드에 깊이 관여하지 않고도 AI 시스템의 영향과 성능을 이해해야 하는 제품 관리자 및 비즈니스 이해관계자에게도 적합합니다. 다음과 같은 팀에 매우 유용한 도구입니다.

• 높은 품질을 유지하면서 LLM 개발을 신속하게 진행하려는 팀.
• AI 시스템에 대한 강력한 테스트 및 모니터링을 구현해야 하는 조직.
• LLM 비용을 최적화하고 효율성을 개선하려는 기업.
• AI 배포를 위해 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수가 필요한 기업.

Confident AI를 선택하는 이유는 무엇입니까?

Confident AI를 선택하는 것은 대규모 오픈소스 커뮤니티에서 신뢰받고 Y Combinator와 같은 선도적인 액셀러레이터의 지원을 받는 입증된 엔드투엔드 LLM 평가 솔루션을 채택하는 것을 의미합니다. 강력한 오픈소스 라이브러리(DeepEval)와 엔터프라이즈급 플랫폼을 이중으로 제공하여 유연성과 확장성을 보장합니다.

이점은 다음과 같습니다.

• AI 해자 구축: LLM 애플리케이션을 지속적으로 최적화하고 보호함으로써 경쟁 우위를 확보합니다.
• 항상 전진: 자동화된 회귀 테스트는 모든 배포가 성능을 개선하거나 유지하여 비용이 많이 드는 차질을 방지하도록 보장합니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 동급 최고 메트릭과 명확한 관찰 가능성을 통해 LLM 개선에 대한 결정은 더 이상 추측이 아니라 견고한 데이터에 기반합니다.
• 엔터프라이즈급 신뢰성: 대규모 조직을 위해 Confident AI는 HIPAA, SOCII 준수, 다중 데이터 상주, RBAC, 데이터 마스킹, 99.9% 가동 시간 SLA 및 온프레미스 호스팅 옵션과 같은 기능을 제공하여 가장 규제된 산업에서도 보안 및 규정 준수를 보장합니다.

Confident AI와 오픈소스 커뮤니티

Confident AI는 DeepEval을 통해 오픈소스 커뮤니티에 깊이 뿌리내리고 있습니다. 12,000개가 넘는 GitHub 별과 수십만 건의 월간 문서 조회수를 기록한 DeepEval은 Discord에서 2,500명 이상의 개발자로 구성된 활기찬 커뮤니티를 육성했습니다. 이러한 강력한 커뮤니티 참여는 오픈소스 특성에 의해 촉진되는 투명성, 신뢰성 및 지속적인 개선을 반영합니다. 이는 또한 사용자가 광범위한 커뮤니티 기여와 공유 지식의 혜택을 받아 도구의 기능과 적응성을 향상시킨다는 것을 의미합니다.

요약하자면, Confident AI는 LLM 개발의 복잡성을 헤쳐나가는 데 필요한 도구와 통찰력을 제공하여 팀이 고성능, 신뢰성 및 비용 효율적인 AI 애플리케이션을 자신감 있게 배포할 수 있도록 합니다。