Future AGI：LLM 可观测性和评估平台

Future AGI: LLM 可观测性和评估平台

什么是 Future AGI？Future AGI 是一个综合平台，旨在帮助企业在 AI 应用中实现高精度。它专注于大型语言模型 (LLMs) 和 AI 代理的可观测性、评估和优化，确保可信、准确和负责任的 AI。

主要特点和优势

AI 评估：使用专有的评估指标评估和衡量代理性能，以查明根本原因并整合可操作的反馈。
AI 优化：通过根据评估或自定义输入的反馈改进提示，从而提高 LLM 应用程序的性能。系统会自动调整提示以获得最佳结果。
AI 监控与保护：通过实时洞察跟踪生产中的应用程序，诊断问题并提高鲁棒性。访问 Future AGI 的安全指标，以最小的延迟阻止不安全的内容。
多模态评估：跨不同模态（包括文本、图像、音频和视频）评估 AI。识别错误并自动获得反馈以提高性能。
集成：使用行业标准工具将 Future AGI 无缝集成到现有工作流程中。这种以开发者为先的方法确保对您团队流程的干扰最小。
合成数据集：生成和管理各种合成数据集，以有效地训练和测试 AI 模型，尤其是在处理边缘情况时。数据集可以完全自定义。
实验：测试和比较多个代理工作流程配置，以根据内置或自定义评估指标识别“优胜者”——所有这些都无需编写任何代码。

Future AGI 如何工作？

Future AGI 的平台提供了一套涵盖整个 AI 开发生命周期的工具：

构建：利用 Future AGI 构建 AI 模型，确保它们从一开始就具有鲁棒性和可靠性。
评估：利用内置的评估指标来严格评估您的 AI 代理的性能，从而确定需要改进的领域。
实验：使用不同的配置进行 A/B 测试，以确定 AI 工作流程的最佳设置。
优化：根据评估反馈微调您的 AI 模型，允许系统自动改进提示以提高性能。
观察：实时监控您的 AI 应用程序，从而获得对其行为的宝贵洞察并识别潜在问题。
保护：实施安全措施以阻止不安全的内容并确保负责任的 AI 实践。

集成示例：

Future AGI 可以轻松地与现有的开发工作流程集成。以下是如何将其与 OpenAI 集成的示例：

## 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)

客户成功案例

一些案例研究突出了 Future AGI 的有效性。例如，一项案例研究表明，摘要质量提高了 50%，摘要评估过程加快了 10 倍。

提升 SQL 准确性： Future AGI 简化了零售分析，提高了 SQL 查询的准确性。
增强会议摘要： Future AGI 的智能评估框架提高了会议摘要的质量和速度。

为什么 Future AGI 很重要？

Future AGI 通过提供可靠地构建、评估和改进 AI 的工具来解决 LLM 的概率性质。它使开发人员能够：

在生产中实现更高的模型准确性。
加速 AI 评估和代理优化。
确保负责任的 AI 实践。

Future AGI 适合哪些人？

Future AGI 专为需要构建和部署准确可靠的 AI 应用程序的开发人员、数据科学家和 AI 工程师而设计。它特别适用于：

跨各种模态（文本、图像、音频、视频）构建 AI 解决方案的企业。
希望将 AI 无缝集成到现有工作流程中的团队。
优先考虑 AI 安全和负责任的 AI 实践的组织。

结论

对于寻求提高其 AI 应用程序的准确性、可靠性和安全性的组织来说，Future AGI 是一个有价值的平台。通过提供用于评估、优化和监控的综合工具，Future AGI 使开发人员能够更快、更有信心地将 AI 推向生产。它支持各种模态并与现有工作流程无缝集成，使其成为满足各种 AI 需求的多功能解决方案。