AI-agent for Patronus MCP
Integrer kraftig LLM-systemoptimalisering, evaluering og eksperimentering med Patronus MCP Server. Denne integrasjonen gir et standardisert grensesnitt for å initialisere prosjekter, kjøre enkelt- og batch-evalueringer, og utføre eksperimenter på dine datasett. Effektiviser dine AI-arbeidsflyter og øk modellkvaliteten med tilpassede evaluatorer og kriterier.
Standardisert LLM-evaluering
Initialiser raskt Patronus med prosjektet ditt og API-tilganger for å kjøre enkelt- eller batch-evalueringer. Velg mellom eksterne og egendefinerte evaluatorer, definer kriterier, og få detaljerte, JSON-formaterte resultater for hver test. Perfekt for å spore og optimalisere LLM-ytelse i stor skala.
- Enkelt- og batch-evalueringer.
- Kjør engangs- eller multisample LLM-evalueringer med konfigurerbare evaluatorer og detaljert output.
- Tilpassbare kriterier.
- Definer og administrer evalueringskriterier, inkludert støtte for aktiv læring og egendefinerte bestått-betingelser.
- Støtte for eksterne og egendefinerte evaluatorer.
- Bruk innebygde eksterne evaluatorer eller integrer dine egne evalueringsfunksjoner.
- JSON-output for resultater.
- Alle testresultater returneres i strukturert, lettleselig JSON for sømløs integrasjon i arbeidsflyten din.
LLM-eksperimentering i stor skala
Kjør eksperimenter på datasett med både eksterne og egendefinerte evaluatorer. Automatiser sammenligning, scoring og forklaring for hvert eksperiment. Resultatene grupperes etter evaluatorfamilie for enkel analyse og oppfølging av modellforbedringer over tid.
- Kjør datasetteksperimenter.
- Test LLM-utdata på tvers av hele datasett, og spor ytelse og egendefinerte måleparametere.
- Gruppering etter evaluatorfamilie.
- Se resultater gruppert etter evaluatorfamilie for oversiktlige innsikter og modell-sammenligninger.
- Automatisk scoring og forklaringer.
- Få automatisk scoring, bestått/ikke-bestått-status og forklaringer for hvert eksperiment.
Egendefinert evaluering og kriterieadministrasjon
Utnytt avanserte API-endepunkter for å lage egendefinerte evalueringsfunksjoner, kriterier og adaptere. List opp alle tilgjengelige evaluatorer, definer nye bestått-betingelser, og bruk MCP-protokollen for sømløs testautomatisering og ressursstyring.
- Lag egendefinerte evaluatorer.
- Implementer, registrer og test enkelt egendefinerte evaluatorfunksjoner med Patronus SDK.
- List og administrer evaluatorer.
- Få full oversikt over alle tilgjengelige evaluatorer og deres kriterier for robust LLM QA.
- Støtte for MCP-protokoll.
- Koble til og automatiser modellevalueringer og eksperimenter sømløst med Model Context Protocol.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige Patronus MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelig som en del av Patronus MCP-integrasjonen:
- initialize
Initialiser Patronus med din API-nøkkel og prosjektinnstillinger for å forberede evalueringer og eksperimenter.
- evaluate
Kjør en enkel evaluering av en modellutdata ved bruk av konfigurerbare evaluatorer og kriterier.
- batch_evaluate
Utfør batch-evalueringer på flere utdata eller med flere evaluatorer for grundig analyse.
- run_experiment
Start eksperimenter med datasett, med støtte for både eksterne og egendefinerte evaluatorer for avansert testing.
- list_evaluator_info
Hent detaljert informasjon om alle tilgjengelige evaluatorer og deres støttede kriterier.
- create_criteria
Definer og legg til nye evaluator-kriterier for å tilpasse evalueringsatferd.
- custom_evaluate
Evaluer utdata ved hjelp av egendefinerte evaluatorfunksjoner for spesialisert eller brukerdefinert logikk.
Optimaliser og evaluer LLM-systemer med Patronus MCP Server
Opplev sømløs LLM-evaluering, optimalisering og eksperimentering. Book en live demo eller prøv FlowHunt gratis for å se Patronus MCP Server i aksjon.
Hva er Patronus AI
Patronus AI er en avansert plattform som spesialiserer seg på automatisert evaluering og sikkerhet for AI-systemer. Selskapet tilbyr en forskningsbasert verktøykjede som hjelper AI-ingeniører å optimalisere og forbedre ytelsen til sine AI-agenter og Large Language Models (LLMs). Patronus AI’s tilbud inkluderer toppmoderne evalueringsmodeller, automatiserte eksperimenter, kontinuerlig logging, side-ved-side LLM-benchmarking og bransjestandard datasett for robust modellvurdering. Plattformen deres er betrodd av ledende globale organisasjoner og er bygget med fokus på sikkerhet i bedriftsklassen, fleksibel hosting og garantert samsvar mellom automatiserte og manuelle evalueringer. Ved å muliggjøre skalerbar, sanntids evaluering og optimalisering, gir Patronus AI team mulighet til å lansere pålitelige, høykvalitets AI-produkter effektivt og sikkert.
Muligheter
Hva vi kan gjøre med Patronus AI
Med Patronus AI kan brukere automatisere evalueringen av sine AI-modeller, overvåke feil i produksjon, optimalisere modell-ytelse og benchmarke systemer mot bransjestandarder. Plattformen tilbyr kraftige verktøy for å sikre AI-kvalitet, sikkerhet og pålitelighet i stor skala.
- Automatisert LLM-evaluering
- Vurder LLM- og agentutdata umiddelbart for hallusinasjoner, toksisitet, kontekstkvalitet og mer ved hjelp av toppmoderne evaluatorer.
- Ytelsesoptimalisering
- Kjør eksperimenter for å måle, sammenligne og optimalisere AI-produktets ytelse mot kuraterte datasett.
- Kontinuerlig overvåkning
- Fang opp og analyser evalueringslogger, forklaringer og feilsituasjoner fra live produksjonssystemer.
- LLM- og agent-benchmarking
- Sammenlign og visualiser ytelsen til ulike modeller og agenter side-ved-side gjennom interaktive dashbord.
- Domene-spesifikk testing
- Utnytt innebygde, bransjestandard datasett og benchmarks tilpasset spesifikke brukstilfeller som finans, sikkerhet og PII-deteksjon.
Hva er Patronus AI
AI-agenter kan dra nytte av Patronus AI ved å bruke plattformens automatiserte evaluerings- og optimaliseringsverktøy for å sikre høykvalitets, pålitelige og sikre utdata. Plattformen gjør det mulig for agenter å oppdage og forhindre hallusinasjoner, optimalisere ytelse i sanntid og kontinuerlig benchmarke mot bransjestandarder, noe som betydelig øker påliteligheten og effektiviteten til AI-drevne løsninger.