Future AGI

Future AGI: LLM 관측 및 평가 플랫폼

Future AGI란 무엇인가요? Future AGI는 기업이 AI 애플리케이션에서 높은 정확도를 달성하도록 설계된 포괄적인 플랫폼입니다. 신뢰할 수 있고 정확하며 책임감 있는 AI를 보장하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 및 AI 에이전트의 관측 가능성, 평가 및 최적화에 중점을 둡니다.

주요 기능 및 이점

• AI 평가: 독점적인 평가 메트릭을 사용하여 에이전트 성능을 평가하고 측정하여 근본 원인을 파악하고 실행 가능한 피드백을 통합합니다.
• AI 최적화: 평가 또는 사용자 지정 입력의 피드백을 기반으로 프롬프트를 개선하여 LLM 애플리케이션 성능을 향상시킵니다. 시스템은 최적의 결과를 위해 프롬프트를 자동으로 조정합니다.
• AI 모니터링 및 보호: 실시간 인사이트로 프로덕션 환경에서 애플리케이션을 추적하고, 문제를 진단하고, 견고성을 개선합니다. Future AGI의 안전 메트릭에 액세스하여 최소한의 지연 시간으로 안전하지 않은 콘텐츠를 차단합니다.
• 다중 모달 평가: 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 양식에서 AI를 평가합니다. 오류를 식별하고 성능을 향상시키기 위한 피드백을 자동으로 받습니다.
• 통합: 업계 표준 도구를 사용하여 Future AGI를 기존 워크플로에 원활하게 통합합니다. 이 개발자 우선 접근 방식은 팀 프로세스에 대한 중단을 최소화합니다.
• 합성 데이터 세트: 특히 엣지 케이스 처리를 위해 AI 모델을 효과적으로 훈련하고 테스트하기 위한 다양한 합성 데이터 세트를 생성하고 관리합니다. 데이터 세트는 완전히 사용자 지정할 수 있습니다.
• 실험: 내장 또는 사용자 지정 평가 메트릭을 기반으로 '승자'를 식별하기 위해 여러 에이전트 워크플로 구성을 테스트하고 비교합니다. 코드를 작성할 필요가 없습니다.

Future AGI는 어떻게 작동하나요?

Future AGI의 플랫폼은 전체 AI 개발 수명 주기를 다루는 도구 모음을 제공합니다.

1. 구축: Future AGI를 활용하여 AI 모델을 구축하여 처음부터 견고하고 안정적인지 확인합니다.
2. 평가: 내장된 평가 메트릭을 활용하여 AI 에이전트의 성능을 엄격하게 평가하여 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
3. 실험: 다양한 구성으로 A/B 테스트를 수행하여 AI 워크플로에 대한 최적의 설정을 결정합니다.
4. 최적화: 평가 피드백을 기반으로 AI 모델을 미세 조정하여 시스템이 프롬프트를 자동으로 개선하여 성능을 향상시킵니다.
5. 관찰: AI 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하여 동작에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 잠재적인 문제를 식별합니다.
6. 보호: 안전하지 않은 콘텐츠를 차단하고 책임감 있는 AI 사례를 보장하기 위해 안전 조치를 구현합니다.

통합 예시:

Future AGI는 기존 개발 워크플로와 쉽게 통합됩니다. 다음은 OpenAI와 통합하는 방법의 예입니다.

## 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)

고객 성공 사례

몇몇 사례 연구에서는 Future AGI의 효과를 강조합니다. 예를 들어, 한 사례 연구에서는 요약 품질이 50% 향상되고 요약 평가 프로세스가 10배 더 빨라졌습니다.

• SQL 정확도 향상: Future AGI는 소매 분석을 간소화하여 SQL 쿼리의 정확도를 향상시켰습니다.
• 회의 요약 개선: Future AGI의 지능형 평가 프레임워크는 회의 요약의 품질과 속도를 향상시켰습니다.

Future AGI가 중요한 이유

Future AGI는 신뢰할 수 있는 AI를 구축, 평가 및 개선하기 위한 도구를 제공하여 LLM의 확률적 특성을 해결합니다. 이를 통해 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 프로덕션 환경에서 더 높은 모델 정확도를 달성합니다.
• AI 평가 및 에이전트 최적화를 가속화합니다.
• 책임감 있는 AI 사례를 보장합니다.

Future AGI는 누구를 위한 것인가요?

Future AGI는 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하고 배포해야 하는 개발자, 데이터 과학자 및 AI 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 특히 다음에 유용합니다.

• 다양한 양식(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)에서 AI 솔루션을 구축하는 기업.
• AI를 기존 워크플로에 원활하게 통합하려는 팀.
• AI 안전 및 책임감 있는 AI 사례를 우선시하는 조직.

결론

Future AGI는 AI 애플리케이션의 정확성, 안정성 및 안전성을 향상시키려는 조직을 위한 가치 있는 플랫폼입니다. Future AGI는 평가, 최적화 및 모니터링을 위한 포괄적인 도구를 제공하여 개발자가 더 빠르고 자신감 있게 AI를 프로덕션 환경에 출시할 수 있도록 지원합니다. 다양한 양식을 지원하고 기존 워크플로와 원활하게 통합되므로 다양한 AI 요구 사항에 맞는 다재다능한 솔루션입니다.