Tekoälyagentti Patronus MCP:lle
Integroi tehokas LLM-järjestelmän optimointi, arviointi ja kokeilu Patronus MCP Serveriin. Tämä integraatio tarjoaa standardoidun rajapinnan projektien alustamiseen, yksittäis- ja eräarviointien suorittamiseen sekä kokeiden tekemiseen omilla dataseteilläsi. Virtaviivaista tekoälytyönkulut ja paranna mallin laatua mukautettavilla arvioijilla ja kriteereillä.
Standardoitu LLM-arviointi
Alusta Patronus nopeasti projektillasi ja API-tunnuksilla suorittaaksesi yksittäis- tai eräarviointeja. Valitse etä- ja mukautetuista arvioijista, määrittele kriteerit ja saa yksityiskohtaiset, JSON-muotoiset tulokset jokaisesta testistä. Täydellinen LLM-suorituskyvyn seuraamiseen ja optimointiin suuressa mittakaavassa.
- Yksittäis- ja eräarvioinnit.
- Suorita kertaluonteisia tai moninäytteisiä LLM-arviointeja muokattavilla arvioijilla ja yksityiskohtaisilla tulosteilla.
- Mukautettavat kriteerit.
- Määrittele ja hallinnoi arviointikriteerejä, mukaan lukien tuki aktiiviselle oppimiselle ja räätälöidyille läpäisyehdoille.
- Etä- ja mukautettujen arvioijien tuki.
- Hyödynnä sisäänrakennettuja etäarvioijia tai integroi omat arviointifunktiosi.
- JSON-tuloste tuloksille.
- Kaikki testitulokset tulostetaan rakenteellisena, helposti parsittavana JSONina sujuvaan työnkulkuintegraatioon.
LLM-kokeilu suuressa mittakaavassa
Suorita kokeita dataseteilla sekä etä- että mukautetuilla arvioijilla. Automatisoi vertailu, pisteytys ja selitykset jokaiselle kokeelle. Tulokset ryhmitellään arvioijaperheittäin helpottamaan analysointia ja mallien kehityksen seurantaa ajan myötä.
- Suorita dataset-kokeita.
- Testaa LLM-tuloksia koko dataseteissä, seuraa suorituskykyä ja mukautettuja mittareita.
- Arvioijaperheiden ryhmittely.
- Näe tulokset ryhmiteltyinä arvioijaperheittäin, jolloin oivallusten ja mallivertailujen tekeminen on suoraviivaista.
- Automaattinen pisteytys & selitykset.
- Saat automaattisen pisteytyksen, läpäisystatuksen ja selitykset jokaiselle kokeelle.
Mukautettu arviointi & kriteerien hallinta
Hyödynnä kehittyneitä API-rajapintoja luodaksesi mukautettuja arviointifunktioita, kriteerejä ja sovittimia. Listaa kaikki käytettävissä olevat arvioijat, määrittele uusia läpäisyehtoja ja käytä MCP-protokollaa sujuvaan testiautomaatioon ja resurssien hallintaan.
- Luo mukautettuja arvioijia.
- Toteuta, rekisteröi ja testaa helposti omat arviointifunktiot Patronus SDK:lla.
- Listaa & hallinnoi arvioijia.
- Saat kattavan yleiskuvan kaikista arvioijista ja niiden kriteereistä tehokasta LLM-laadunvarmistusta varten.
- MCP-protokollan tuki.
- Yhdistä ja automatisoi malliarvioinnit ja kokeet saumattomasti Model Context Protocolin avulla.
MCP-INTEGRAATIO
Saatavilla olevat Patronus MCP -integraatiotyökalut
Seuraavat työkalut ovat käytettävissä osana Patronus MCP -integraatiota:
- initialize
Alusta Patronus API-avaimella ja projektin asetuksilla valmistellaksesi arviointeihin ja kokeisiin.
- evaluate
Suorita yksittäinen arviointi mallin tuotokselle käyttäen muokattavia arvioijia ja kriteerejä.
- batch_evaluate
Tee eräarviointeja useille tuloksille tai useilla arvioijilla kattavaa analyysia varten.
- run_experiment
Käynnistä kokeita dataseteillä, tukee sekä etä- että mukautettuja arvioijia edistyneeseen testaukseen.
- list_evaluator_info
Hae yksityiskohtaiset tiedot kaikista käytettävissä olevista arvioijista ja niiden tukemista kriteereistä.
- create_criteria
Määrittele ja lisää uusia arvioijakriteereitä arvioinnin mukauttamiseksi.
- custom_evaluate
Arvioi tuloksia mukautetuilla arviointifunktioilla erikoistuneeseen tai käyttäjän määrittelemään logiikkaan.
Optimoi ja arvioi LLM-järjestelmiä Patronus MCP Serverillä
Koe saumaton LLM-arviointi, optimointi ja kokeilu. Varaa live-demo tai kokeile FlowHuntia ilmaiseksi ja näe Patronus MCP Server toiminnassa.
Mikä on Patronus AI
Patronus AI on edistynyt alusta, joka erikoistuu tekoälyjärjestelmien automatisoituun arviointiin ja tietoturvaan. Yritys tarjoaa tutkimukseen perustuvan työkalupaketin, jonka avulla tekoälyinsinöörit voivat optimoida ja parantaa tekoälyagenttien ja suurten kielimallien (LLM) suorituskykyä. Patronus AI:n tarjonta sisältää huippuluokan arviointimalleja, automatisoituja kokeita, jatkuvaa lokitusta, rinnakkaisia LLM-vertailuja sekä alan standardidatasetteja vankkaa malliarviointia varten. Alustaan luottavat johtavat kansainväliset organisaatiot ja se on rakennettu yritystason tietoturvaa, joustavaa hostausta ja taattua yhteensopivuutta automatisoitujen ja ihmisten arviointien välillä silmällä pitäen. Skaalautuvan, reaaliaikaisen arvioinnin ja optimoinnin ansiosta Patronus AI mahdollistaa tiimeille korkealaatuisten ja luotettavien tekoälytuotteiden julkaisemisen tehokkaasti ja turvallisesti.
Ominaisuudet
Mitä voimme tehdä Patronus AI:lla
Patronus AI:n avulla käyttäjät voivat automatisoida tekoälymalliensa arvioinnin, seurata tuotantovirheitä, optimoida mallien suorituskykyä ja vertailla järjestelmiä alan standardeihin. Alusta tarjoaa tehokkaat työkalut tekoälyn laadun, turvallisuuden ja luotettavuuden varmistamiseen suuressa mittakaavassa.
- Automatisoitu LLM-arviointi
- Arvioi välittömästi LLM:n ja agentin tuotokset hallusinaatioiden, toksisuuden, kontekstin laadun ja muiden tekijöiden osalta huippuluokan arvioijilla.
- Suorituskyvyn optimointi
- Suorita kokeita mitataksesi, vertaillaksesi ja optimoidaksesi tekoälytuotteiden suorituskykyä kuratoituja datasetteja vasten.
- Jatkuva valvonta
- Tallenna ja analysoi arviointilokeja, selityksiä ja vikailmoituksia tuotantojärjestelmistä.
- LLM- ja agenttivertailu
- Vertaile ja visualisoi eri mallien ja agenttien suorituskykyä rinnakkain interaktiivisten hallintapaneelien avulla.
- Toimialakohtainen testaus
- Hyödynnä sisäänrakennettuja, alan standardidatasetteja ja vertailumittareita erityisesti rahoituksen, turvallisuuden ja henkilötietojen tunnistuksen kaltaisiin käyttötarkoituksiin.
Mikä on Patronus AI
Tekoälyagentit hyötyvät Patronus AI:sta hyödyntämällä sen automatisoituja arviointi- ja optimointityökaluja varmistaakseen laadukkaat, luotettavat ja turvalliset tuotokset. Alusta mahdollistaa agenttien hallusinaatioiden havaitsemisen ja ehkäisyn, suorituskyvyn optimoinnin reaaliajassa sekä jatkuvan vertailun alan standardeihin, mikä parantaa merkittävästi tekoälypohjaisten ratkaisujen luotettavuutta ja tehokkuutta.