Future AGI

Future AGI: A Plataforma de Observabilidade e Avaliação de LLM

O que é Future AGI? Future AGI é uma plataforma abrangente projetada para ajudar as empresas a alcançar alta precisão em suas aplicações de AI. Ela se concentra na observabilidade, avaliação e otimização de grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de AI, garantindo uma AI confiável, precisa e responsável.

Principais Características e Benefícios

• Avaliação de AI: Avalie e meça o desempenho do agente com métricas de avaliação proprietárias para identificar as causas-raiz e incorporar feedback acionável.
• Otimização de AI: Melhore o desempenho do aplicativo LLM refinando os prompts com base no feedback das avaliações ou entrada personalizada. O sistema ajusta automaticamente o prompt para resultados ideais.
• Monitoramento e Proteção de AI: Rastreie aplicativos em produção com insights em tempo real, diagnostique problemas e melhore a robustez. Obtenha acesso às métricas de segurança do Future AGI para bloquear conteúdo não seguro com latência mínima.
• Avaliação Multimodal: Avalie a AI em diferentes modalidades, incluindo texto, imagem, áudio e vídeo. Identifique erros e obtenha feedback automaticamente para melhorar o desempenho.
• Integração: Integre perfeitamente o Future AGI aos fluxos de trabalho existentes com ferramentas padrão do setor. Essa abordagem de desenvolvedor em primeiro lugar garante interrupção mínima aos processos de sua equipe.
• Conjuntos de Dados Sintéticos: Gere e gerencie diversos conjuntos de dados sintéticos para treinar e testar efetivamente modelos de AI, especialmente para lidar com casos extremos. Os conjuntos de dados podem ser totalmente personalizados.
• Experimentação: Teste e compare várias configurações de fluxo de trabalho de agentes para identificar o 'Vencedor' com base em métricas de avaliação integradas ou personalizadas – tudo sem escrever nenhum código.

Como funciona o Future AGI?

A plataforma da Future AGI oferece um conjunto de ferramentas que abrangem todo o ciclo de vida do desenvolvimento de AI:

1. Construir: Aproveite o Future AGI para construir modelos de AI, garantindo que sejam robustos e confiáveis desde o início.
2. Avaliar: Utilize métricas de avaliação integradas para avaliar rigorosamente o desempenho de seus agentes de AI, identificando áreas para melhoria.
3. Experimentar: Conduza testes A/B com diferentes configurações para determinar a configuração ideal para seus fluxos de trabalho de AI.
4. Otimizar: Ajuste seus modelos de AI com base no feedback da avaliação, permitindo que o sistema refine automaticamente os prompts para melhorar o desempenho.
5. Observar: Monitore seus aplicativos de AI em tempo real, obtendo insights valiosos sobre seu comportamento e identificando problemas potenciais.
6. Proteger: Implemente medidas de segurança para bloquear conteúdo não seguro e garantir práticas de AI responsáveis.

Exemplo de Integração:

Future AGI se integra facilmente com fluxos de trabalho de desenvolvimento existentes. Aqui está um exemplo de como integrá-lo com OpenAI:

## 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)

Sucesso do Cliente e Estudos de Caso

Vários estudos de caso destacam a eficácia do Future AGI. Por exemplo, um estudo de caso demonstrou um aumento de 50% na qualidade do resumo e um processo de avaliação do resumo 10 vezes mais rápido.

• Elevando a Precisão do SQL: Future AGI simplificou a análise de varejo, aumentando a precisão das consultas SQL.
• Aprimorando o Resumo de Reuniões: A estrutura de avaliação inteligente do Future AGI melhorou a qualidade e a velocidade do resumo de reuniões.

Por que o Future AGI é Importante?

Future AGI aborda a natureza probabilística dos LLMs, fornecendo ferramentas para construir, avaliar e melhorar a AI de forma confiável. Ele permite que os desenvolvedores:

• Alcance maior precisão do modelo em produção.
• Acelere a avaliação de AI e a otimização de agentes.
• Garanta práticas de AI responsáveis.

Para Quem é o Future AGI?

Future AGI foi projetado para desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de AI que precisam construir e implantar aplicativos de AI precisos e confiáveis. É particularmente útil para:

• Empresas que constroem soluções de AI em várias modalidades (texto, imagem, áudio, vídeo).
• Equipes que buscam integrar a AI aos fluxos de trabalho existentes perfeitamente.
• Organizações que priorizam a segurança de AI e práticas de AI responsáveis.

Conclusão

Future AGI é uma plataforma valiosa para organizações que buscam aprimorar a precisão, a confiabilidade e a segurança de seus aplicativos de AI. Ao fornecer ferramentas abrangentes para avaliação, otimização e monitoramento, o Future AGI permite que os desenvolvedores enviem AI para produção mais rápido e com maior confiança. Ele oferece suporte a várias modalidades e se integra perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, tornando-o uma solução versátil para diversas necessidades de AI.