Openlayer

Openlayer：面向企业的 AI 评估与可观测性

Openlayer 是一个企业平台，旨在为 AI 系统提供统一的 AI 评估、可观测性和治理，涵盖从传统机器学习 (ML) 模型到大型语言模型 (LLM) 的所有内容。它旨在帮助团队及早发现问题，密切关注生产环境，并创建一流的 AI 解决方案。

什么是 Openlayer？

Openlayer 是一个 AI 评估和可观测性平台，旨在帮助企业有效地管理和治理其 AI 系统。它提供工具和功能，用于在 AI 系统的整个生命周期（从开发到生产）中进行测试、监控和治理。

Openlayer 如何工作？

Openlayer 与您现有的 AI 基础设施集成，以提供实时监控、自动化测试和治理检查。它允许您：

• 测试 AI 系统： 提供可定制的测试，以系统地评估 AI 模型性能并防止回归。
• 监控生产请求： 实时观察 AI 系统，以快速识别和修复问题。
• 确保数据质量： 自动检查数据模式更改、漂移和异常，以防止不良数据影响模型。
• 保持合规性： 使 AI 系统与 ISO/IEC 42001、OWASP、NIST 和欧盟 AI 法案等行业标准保持一致。

主要特性和优势

• 统一的 AI 评估： 提供一个全面的平台来评估 AI 模型和系统。
• 实时监控： 实时观察生产请求，从而能够快速解决问题。
• 自动数据质量检查： 通过自动测试模式更改、漂移和异常来确保数据完整性。
• 轻松的治理： 简化 AI 对行业标准和法规的合规性。
• 协作： 通过共享工作区和角色分配促进团队协作。

用例

Openlayer 可以应用于各个行业和用例，包括：

• 网络安全： 确保网络钓鱼消息不会泄露 AI 生成内容并保持真实性。
• 电子商务： 验证实时欺诈检测模型。
• 招聘： 确保 AI 驱动的人才匹配系统中的公平性和准确性。

为什么 Openlayer 很重要？

在当今快速发展的 AI 环境中，确保 AI 系统的可靠性、安全性和合规性至关重要。Openlayer 提供必要的工具和功能来：

• 降低风险： 通过及早发现问题并持续监控 AI 系统，Openlayer 有助于降低与 AI 部署相关的潜在风险。
• 提高模型性能： 通过系统测试和监控，Openlayer 有助于识别需要改进的领域并优化模型性能。
• 确保合规性： Openlayer 帮助组织使其 AI 系统与行业标准和法规保持一致，从而降低不合规的风险。

Openlayer 的实际应用

• 收入增加： 一家公司在实施 Openlayer 监控功能后，收入大幅增加。
• 部署频率： 另一家公司在采用 Openlayer 后，部署次数增加了 6 倍，吞吐量增加了 53%。

集成

Openlayer 与流行的工具和平台无缝集成，包括：

• Git： 与 Git 集成以进行版本控制和协作。
• SDK： 提供常用编程语言的 SDK，便于集成。
• LLM Providers： 可以与各种 LLM 提供商开箱即用。
• REST APIs and CLI： 可通过 CLI 和 REST API 进行完全自定义。

模板

为了帮助用户快速入门，Openlayer 为常见的 AI 模式提供了各种模板，包括：

• PDF Extraction： 使用 LangChain 和 Python 创建简历处理管道。
• Question-Answering Retrieval： 使用 Azure OpenAI 和 Python 构建用于问答的 RAG 管道。
• Simple Chatbot： 使用 OpenAI 或 LangChain 以及 Python 或 TypeScript 创建一个聊天机器人。

如何开始使用 Openlayer？

1. 请求演示： 联系 Openlayer 团队安排现场演示。
2. 探索模板： 从常见 AI 模式的预配置模板开始。
3. 与现有工具集成： 使用 Git、SDK 或 REST APIs 将 Openlayer 与您现有的 AI 基础设施无缝集成。

结论

Openlayer 是一个全面的 AI 评估和可观测性平台，可帮助企业自信地构建、部署和治理 AI 系统。通过提供统一的评估、实时监控和自动合规性检查，Openlayer 使组织能够降低风险、提高模型性能并确保符合行业标准和法规。无论您是构建传统的 ML 模型还是利用 LLM 的强大功能，Openlayer 都可以帮助您释放 AI 的全部潜力，同时降低潜在风险。