Future AGI

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。