AI-agent for Patronus MCP
En eldre integrasjon fra Patronus AIs tidligere arbeid med evaluering av LLM-er. Patronus MCP Server lot AI-agenter i FlowHunt initialisere prosjekter, kjøre enkelt- og batch-evalueringer og utføre eksperimenter på datasett. Patronus evaluerings-API-et som lå bak, er avviklet.
Patronus AI er et forskningslaboratorium som utvikler treningsdata og simulerte miljøer for frontier-KI. Arbeidet omfatter miljøer for forsterkende læring og digitale verdensmodeller for agenter som opererer i programvare. Denne integrasjonen gjenspeiler selskapets tidligere arbeid med evaluering av LLM-er. Patronus evaluerings-API-et som integrasjonen kobler til, er avviklet, så denne siden beholdes som referanse.
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 et forskningslaboratorium som utvikler treningsdata og simulerte miljøer for frontier-KI. Arbeidet omfatter miljøer for forsterkende læring og digitale verdensmodeller for agenter som opererer i programvare. Selskapet ble grunnlagt i 2023 av Anand Kannappan og Rebecca Qian. Patronus MCP-integrasjonen på denne siden gjenspeiler selskapets tidligere arbeid med evaluering av LLM-er. Evaluerings-API-et som integrasjonen var avhengig av, har siden blitt avviklet.
Fokusområder
Hva Patronus AI jobber med i dag
Patronus AI beskriver seg selv som et atferdsforskningslaboratorium for KI. Selskapet bygger verdener som modeller kan utforske, og studerer hva de gjør der og hvorfor.
- Treningsdata for frontier-KI
- Utvikler treningsdata for frontier-KI-modeller.
- Miljøer for forsterkende læring
- Bygger simulerte miljøer for å trene KI med forsterkende læring.
- Digitale verdensmodeller
- Simulerte kopier av nettsteder og interne bedriftssystemer der AI-agenter øver på oppgaver og lærer gjennom forsterkende læring.
- Atferdsforskning
- Studerer hvor KI-modeller feiler og hvordan de kan forbedres.
- Tidligere arbeid med evaluering av LLM-er
- Patronus MCP-integrasjonen stammer fra selskapets tidligere arbeid med evaluering av LLM-er. Evaluerings-API-et er avviklet.
Integrasjonsstatus
Patronus MCP Server var bygget på Patronus evaluerings-API, som er avviklet. Verktøyene som er oppført på denne siden, beholdes som referanse og kobler ikke lenger til en aktiv tjeneste. Se selskapets nettsted for Patronus AIs nåværende arbeid.