AI Agent voor Patronus MCP
Integreer krachtige optimalisatie, evaluatie en experimentatie van LLM-systemen met de Patronus MCP Server. Deze integratie biedt een gestandaardiseerde interface om projecten te initialiseren, enkele en batch-evaluaties uit te voeren en experimenten op je datasets te doen. Stroomlijn je AI-workflows en verbeter modelkwaliteit met aanpasbare beoordelaars en criteria.
Gestandaardiseerde LLM-Evaluatie
Initialiseer Patronus snel met je project- en API-gegevens om enkele of batch-evaluaties uit te voeren. Kies uit externe en aangepaste beoordelaars, definieer criteria en ontvang gedetailleerde, JSON-geformatteerde resultaten voor elke test. Perfect om LLM-prestaties op schaal te volgen en te optimaliseren.
- Enkele en Batch-Evaluaties.
- Voer eenmalige of multi-sample LLM-evaluaties uit met configureerbare beoordelaars en gedetailleerde output.
- Aanpasbare Criteria.
- Definieer en beheer evaluatiecriteria, inclusief ondersteuning voor actief leren en op maat gemaakte slaagcondities.
- Ondersteuning voor Externe en Aangepaste Beoordelaars.
- Gebruik ingebouwde externe beoordelaars of integreer je eigen aangepaste evaluatiefuncties.
- JSON-Output voor Resultaten.
- Alle testresultaten worden gestructureerd, eenvoudig te parsen in JSON weergegeven voor naadloze integratie in je workflow.
LLM-Experimentatie op Schaal
Voer experimenten uit op datasets met zowel externe als aangepaste beoordelaars. Automatiseer vergelijking, scoring en uitleg voor elk experiment. Resultaten worden gegroepeerd op beoordelaarsfamilie voor eenvoudige analyse en het volgen van modelverbeteringen in de tijd.
- Experimenteer met Datasets.
- Test LLM-uitvoer over volledige datasets, volg prestaties en aangepaste statistieken.
- Beoordelaarsfamilie-Groepering.
- Bekijk resultaten gegroepeerd per beoordelaarsfamilie, waardoor inzichten en modelvergelijkingen eenvoudig zijn.
- Geautomatiseerde Score & Uitleg.
- Ontvang automatische scores, geslaagd/afgekeurd status en uitleg bij elk experiment.
Aangepaste Evaluatie & Criteria Management
Maak gebruik van geavanceerde API-endpoints om aangepaste evaluatiefuncties, criteria en adapters te creëren. Lijst alle beschikbare beoordelaars op, definieer nieuwe slaagcondities en gebruik het MCP-protocol voor naadloze testautomatisering en resourcebeheer.
- Creëer Aangepaste Beoordelaars.
- Implementeer, registreer en test eenvoudig aangepaste beoordelaarsfuncties met de Patronus SDK.
- Lijst & Beheer Beoordelaars.
- Krijg een volledig overzicht van alle beschikbare beoordelaars en hun criteria voor robuuste LLM QA.
- MCP Protocol Ondersteuning.
- Verbind en automatiseer modelbeoordelingen en experimenten naadloos via het Model Context Protocol.
MCP INTEGRATIE
Beschikbare Patronus MCP Integratietools
De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de Patronus MCP-integratie:
- initialize
Initialiseer Patronus met je API-sleutel en projectinstellingen om evaluaties en experimenten voor te bereiden.
- evaluate
Voer een enkele evaluatie uit op een modeloutput met configureerbare beoordelaars en criteria.
- batch_evaluate
Voer batch-evaluaties uit op meerdere outputs of met meerdere beoordelaars voor een uitgebreidere analyse.
- run_experiment
Start experimenten met datasets, met ondersteuning voor zowel externe als aangepaste beoordelaars voor geavanceerd testen.
- list_evaluator_info
Haal gedetailleerde informatie op over alle beschikbare beoordelaars en hun ondersteunde criteria.
- create_criteria
Definieer en voeg nieuwe beoordelaarscriteria toe om het evaluatiegedrag aan te passen.
- custom_evaluate
Evalueer outputs met aangepaste beoordelaarsfuncties voor gespecialiseerde of door de gebruiker gedefinieerde logica.
Optimaliseer en Evalueer LLM-Systemen met Patronus MCP Server
Ervaar naadloze LLM-evaluatie, optimalisatie en experimentatie. Boek een live demo of probeer FlowHunt gratis om Patronus MCP Server in actie te zien.
Wat is Patronus AI
Patronus AI is een geavanceerd platform dat gespecialiseerd is in geautomatiseerde evaluatie en beveiliging voor AI-systemen. Het bedrijf biedt een onderzoeks-onderbouwde suite van tools die AI-engineers helpt om de prestaties van hun AI-agents en Large Language Models (LLMs) te optimaliseren en te verbeteren. Patronus AI’s aanbod omvat state-of-the-art evaluatiemodellen, geautomatiseerde experimenten, continue logging, side-by-side LLM-benchmarking en industriestandaard datasets voor robuuste modelbeoordeling. Hun platform wordt vertrouwd door toonaangevende wereldwijde organisaties en is gebouwd met focus op beveiliging op ondernemingsniveau, flexibele hosting en gegarandeerde afstemming tussen geautomatiseerde en menselijke evaluaties. Door schaalbare, realtime evaluatie en optimalisatie mogelijk te maken, stelt Patronus AI teams in staat om hoogwaardige, betrouwbare AI-producten efficiënt en veilig te leveren.
Mogelijkheden
Wat we kunnen doen met Patronus AI
Met Patronus AI kunnen gebruikers de evaluatie van hun AI-modellen automatiseren, falen in productie monitoren, modelprestaties optimaliseren en systemen benchmarken volgens industriestandaarden. Het platform biedt krachtige tools om AI-kwaliteit, beveiliging en betrouwbaarheid op schaal te waarborgen.
- Geautomatiseerde LLM-Evaluatie
- Beoordeel direct LLM- en agentoutput op hallucinaties, toxiciteit, contextkwaliteit en meer met geavanceerde beoordelaars.
- Prestatie-optimalisatie
- Voer experimenten uit om prestaties van AI-producten te meten, vergelijken en optimaliseren aan de hand van samengestelde datasets.
- Continue Monitoring
- Leg evaluatielogs, uitleg en faalgevallen vast en analyseer ze vanuit live productiesystemen.
- LLM & Agent Benchmarking
- Vergelijk en visualiseer prestaties van verschillende modellen en agents naast elkaar via interactieve dashboards.
- Domeinspecifiek Testen
- Gebruik ingebouwde industriestandaard datasets en benchmarks, afgestemd op specifieke use-cases zoals financiën, veiligheid en PII-detectie.
Wat is Patronus AI
AI-agents kunnen profiteren van Patronus AI door gebruik te maken van de geautomatiseerde evaluatie- en optimalisatietools voor hoogwaardige, betrouwbare en veilige outputs. Het platform stelt agents in staat om hallucinaties te detecteren en te voorkomen, prestaties realtime te optimaliseren en continu te benchmarken aan de hand van industriestandaarden, wat de betrouwbaarheid en efficiëntie van AI-gedreven oplossingen aanzienlijk vergroot.