AI-agent til Patronus MCP
Integrer kraftfuld LLM-systemoptimering, evaluering og eksperimentering med Patronus MCP Server. Denne integration giver en standardiseret grænseflade til at initialisere projekter, køre enkelt- og batchevalueringer samt udføre eksperimenter på dine datasæt. Strømlin dine AI-arbejdsgange og styrk modelkvaliteten med tilpassede evaluatorer og kriterier.
Standardiseret LLM-evaluering
Initialisér hurtigt Patronus med dit projekt og API-legitimationsoplysninger for at køre enkelt- eller batchevalueringer. Vælg mellem fjern- og brugerdefinerede evaluatorer, definér kriterier, og få detaljerede, JSON-formaterede resultater for hver test. Perfekt til at spore og optimere LLM-ydeevne i stor skala.
- Enkelt- og batchevalueringer.
- Kør enkeltstående eller multisample LLM-evalueringer med konfigurerbare evaluatorer og detaljeret output.
- Tilpasningsbare kriterier.
- Definér og administrer evalueringskriterier, herunder support til aktiv læring og skræddersyede bestå-betingelser.
- Support til fjern- og brugerdefinerede evaluatorer.
- Brug indbyggede fjern-evaluatorer, eller integrér dine egne brugerdefinerede evalueringsfunktioner.
- JSON-output for resultater.
- Alle testresultater outputtes i struktureret, let-parsbar JSON for smidig integration i din arbejdsgang.
LLM-eksperimentering i stor skala
Kør eksperimenter på datasæt med både fjern- og brugerdefinerede evaluatorer. Automatisér sammenligning, scoring og forklaring for hvert eksperiment. Resultater grupperes efter evaluatorfamilie for nem analyse og sporing af modelforbedringer over tid.
- Kør datasæt-eksperimenter.
- Test LLM-outputs på tværs af hele datasæt og følg ydeevne og brugerdefinerede målinger.
- Gruppering efter evaluatorfamilie.
- Se resultater grupperet efter evaluatorfamilie, så indsigter og model-sammenligninger bliver overskuelige.
- Automatiseret scoring & forklaringer.
- Modtag automatiseret scoring, bestået/ikke-bestået-status og forklaringer for hvert eksperiment.
Brugerdefineret evaluering & kriteriehåndtering
Udnyt avancerede API-endpoints til at oprette brugerdefinerede evalueringsfunktioner, kriterier og adapters. Oplist alle tilgængelige evaluatorer, definér nye bestå-betingelser, og brug MCP-protokollen til smidig testautomatisering og ressourcehåndtering.
- Opret brugerdefinerede evaluatorer.
- Implementér, registrér og test nemt brugerdefinerede evaluatorfunktioner med Patronus SDK.
- Oplist & administrer evaluatorer.
- Få et komplet overblik over alle tilgængelige evaluatorer og deres kriterier for robust LLM QA.
- MCP-protokol-support.
- Forbind og automatisér model-evalueringer og eksperimenter problemfrit med Model Context Protocol.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Patronus MCP-integrationværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Patronus MCP-integrationen:
- initialize
Initialisér Patronus med din API-nøgle og projektindstillinger for at gøre klar til evalueringer og eksperimenter.
- evaluate
Kør en enkelt evaluering på et modeloutput ved hjælp af konfigurerbare evaluatorer og kriterier.
- batch_evaluate
Udfør batchevalueringer på flere outputs eller med flere evaluatorer for omfattende analyse.
- run_experiment
Start eksperimenter med datasæt, med support for både fjern- og brugerdefinerede evaluatorer til avanceret testning.
- list_evaluator_info
Hent detaljeret information om alle tilgængelige evaluatorer og deres understøttede kriterier.
- create_criteria
Definér og tilføj nye evaluator-kriterier for at tilpasse evalueringsadfærd.
- custom_evaluate
Evaluer outputs ved hjælp af brugerdefinerede evaluatorfunktioner til specialiseret eller brugerdefineret logik.
Optimer og evaluer LLM-systemer med Patronus MCP Server
Oplev smidig LLM-evaluering, optimering og eksperimentering. Book en live demo eller prøv FlowHunt gratis for at se Patronus MCP Server i aktion.
Hvad er Patronus AI
Patronus AI er en avanceret platform, der specialiserer sig i automatiseret evaluering og sikkerhed for AI-systemer. Virksomheden tilbyder en forskningsbaseret værktøjssuite designet til at hjælpe AI-ingeniører med at optimere og forbedre ydeevnen af deres AI-agenter og store sprogmodeller (LLM'er). Patronus AI’s løsninger omfatter avancerede evalueringsmodeller, automatiserede eksperimenter, kontinuerlig logning, side-om-side LLM-benchmarking og industristandard-datasæt til robust modelvurdering. Platformen er betroet af førende globale organisationer og er bygget med fokus på sikkerhed på virksomheds-niveau, fleksibel hosting og garanteret overensstemmelse mellem automatiseret og menneskelig evaluering. Ved at muliggøre skalerbar, realtids evaluering og optimering gør Patronus AI det muligt for teams at levere AI-produkter i høj kvalitet effektivt og sikkert.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med Patronus AI
Med Patronus AI kan brugere automatisere evalueringen af deres AI-modeller, overvåge fejl i produktion, optimere modelydelse og benchmarke systemer mod industristandarder. Platformen leverer kraftfulde værktøjer til at sikre AI-kvalitet, sikkerhed og pålidelighed i stor skala.
- Automatiseret LLM-evaluering
- Vurder straks output fra LLM og agent for hallucinationer, toksicitet, kontekstkvalitet og mere ved hjælp af avancerede evaluatorer.
- Ydelsesoptimering
- Kør eksperimenter for at måle, sammenligne og optimere AI-produktydelse mod kuraterede datasæt.
- Kontinuerlig overvågning
- Indfang og analyser evalueringslogs, forklaringer og fejltilfælde fra live produktionssystemer.
- LLM- & agent-benchmarking
- Sammenlign og visualisér ydeevnen af forskellige modeller og agenter side-om-side via interaktive dashboards.
- Domænespecifik testning
- Udnyt indbyggede, industristandard datasæt og benchmarks tilpasset specifikke brugsscenarier som finans, sikkerhed og PII-detektion.
Hvad er Patronus AI
AI-agenter kan drage fordel af Patronus AI ved at udnytte dets automatiserede evaluerings- og optimeringsværktøjer til at sikre output af høj kvalitet, pålidelighed og sikkerhed. Platformen gør det muligt for agenter at opdage og forhindre hallucinationer, optimere ydeevne i realtid og kontinuerligt benchmarke mod industristandarder, hvilket markant forbedrer troværdigheden og effektiviteten af AI-drevne løsninger.