Agent AI dla Patronus MCP
Starsza integracja z wcześniejszych prac Patronus AI w zakresie oceny LLM. Patronus MCP Server umożliwiał agentom AI we FlowHunt inicjalizację projektów, uruchamianie pojedynczych i grupowych ewaluacji oraz prowadzenie eksperymentów na zbiorach danych. Stojące za nim API ewaluacyjne Patronus zostało wycofane.
Patronus AI to laboratorium badawcze rozwijające dane treningowe i symulowane środowiska dla najnowocześniejszej sztucznej inteligencji. Jego prace obejmują środowiska uczenia ze wzmocnieniem oraz cyfrowe modele świata dla agentów działających w oprogramowaniu. Ta integracja odzwierciedla wcześniejsze prace firmy w zakresie oceny LLM. API ewaluacyjne Patronus, z którym łączy się ta integracja, zostało wycofane, dlatego ta strona pozostaje dostępna wyłącznie w celach informacyjnych.
Standaryzowana ewaluacja LLM
Szybko zainicjuj Patronus ze swoim projektem i kluczami API, aby uruchamiać pojedyncze lub grupowe ewaluacje. Wybierz zdalne i własne ewaluatory, zdefiniuj kryteria i otrzymuj szczegółowe wyniki w formacie JSON dla każdego testu. Idealne do śledzenia i optymalizacji wydajności LLM na dużą skalę.
- Ewaluacje pojedyncze i grupowe:
- Uruchamiaj jednorazowe lub wieloprzykładowe ewaluacje LLM z konfigurowalnymi ewaluatorami i szczegółowym wynikiem.
- Konfigurowalne kryteria:
- Definiuj i zarządzaj kryteriami ewaluacji, w tym wsparciem dla aktywnego uczenia i własnych warunków zaliczenia.
- Obsługa zdalnych i własnych ewaluatorów:
- Korzystaj z wbudowanych zdalnych ewaluatorów lub integruj własne funkcje ewaluacji.
- Wyniki w formacie JSON:
- Wszystkie wyniki testów są prezentowane w uporządkowanym, łatwym do przetwarzania formacie JSON dla płynnej integracji z workflow.
Eksperymentowanie z LLM na dużą skalę
Uruchamiaj eksperymenty na zbiorach danych zarówno zdalnymi, jak i własnymi ewaluatorami. Automatyzuj porównania, punktację i wyjaśnienia dla każdego eksperymentu. Wyniki grupowane są według rodziny ewaluatorów dla łatwej analizy i śledzenia postępu modeli w czasie.
- Eksperymenty na zbiorach danych:
- Testuj wyniki LLM na całych zbiorach danych, śledząc wydajność i własne metryki.
- Grupowanie według rodziny ewaluatorów:
- Przeglądaj wyniki grupowane według rodziny ewaluatorów, co ułatwia wgląd i porównanie modeli.
- Automatyczna punktacja i wyjaśnienia:
- Otrzymuj automatyczną punktację, status zdany/niezdany i wyjaśnienia dla każdego eksperymentu.
Własna ewaluacja i zarządzanie kryteriami
Wykorzystaj zaawansowane endpointy API do tworzenia własnych funkcji ewaluacyjnych, kryteriów i adapterów. Wylistuj wszystkich dostępnych ewaluatorów, zdefiniuj nowe warunki zaliczenia i korzystaj z protokołu MCP do płynnej automatyzacji testów i zarządzania zasobami.
- Tworzenie własnych ewaluatorów:
- Łatwo implementuj, rejestruj i testuj własne funkcje ewaluacyjne z wykorzystaniem Patronus SDK.
- Lista i zarządzanie ewaluatorami:
- Uzyskaj pełny przegląd wszystkich dostępnych ewaluatorów i ich kryteriów, zapewniając solidny QA LLM.
- Wsparcie protokołu MCP:
- Płynnie łącz i automatyzuj ewaluacje modeli oraz eksperymenty z wykorzystaniem Model Context Protocol.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji Patronus MCP
Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji Patronus MCP:
- initialize
Zainicjuj Patronus z kluczem API i ustawieniami projektu, aby przygotować się do ewaluacji i eksperymentów.
- evaluate
Uruchom pojedynczą ewaluację wyniku modelu z użyciem konfigurowalnych ewaluatorów i kryteriów.
- batch_evaluate
Wykonaj grupową ewaluację wielu wyników lub przy użyciu wielu ewaluatorów dla kompleksowej analizy.
- run_experiment
Uruchom eksperymenty na zbiorach danych, z obsługą zarówno zdalnych, jak i własnych ewaluatorów do zaawansowanego testowania.
- list_evaluator_info
Pobierz szczegółowe informacje o wszystkich dostępnych ewaluatorach oraz obsługiwanych kryteriach.
- create_criteria
Zdefiniuj i dodaj nowe kryteria ewaluatora, aby dostosować sposób ewaluacji.
- custom_evaluate
Ewaluuj wyniki, korzystając z własnych funkcji ewaluacyjnych dla specjalistycznej lub zdefiniowanej przez użytkownika logiki.
Optymalizuj i ewaluuj systemy LLM z Patronus MCP Server
Doświadcz płynnej ewaluacji, optymalizacji i eksperymentowania z LLM. Umów się na demo na żywo lub wypróbuj FlowHunt za darmo i zobacz Patronus MCP Server w akcji.
Czym jest Patronus AI
Patronus AI to laboratorium badawcze rozwijające dane treningowe i symulowane środowiska dla najnowocześniejszej sztucznej inteligencji. Jego prace obejmują środowiska uczenia ze wzmocnieniem oraz cyfrowe modele świata dla agentów działających w oprogramowaniu. Firma została założona w 2023 roku przez Ananda Kannappana i Rebeccę Qian. Integracja Patronus MCP opisana na tej stronie odzwierciedla wcześniejsze prace firmy w zakresie oceny LLM. API ewaluacyjne, na którym opierała się integracja, zostało już wycofane.
Obszary działalności
Czym Patronus AI zajmuje się dziś
Patronus AI określa się jako laboratorium badań behawioralnych nad AI. Buduje światy, które modele mogą eksplorować, i bada, co w nich robią oraz dlaczego.
- Dane treningowe dla najnowocześniejszej AI
- Rozwijanie danych treningowych dla najnowocześniejszych modeli AI.
- Środowiska uczenia ze wzmocnieniem
- Budowanie symulowanych środowisk do trenowania AI metodą uczenia ze wzmocnieniem.
- Cyfrowe modele świata
- Symulowane repliki stron internetowych i wewnętrznych systemów firmowych, w których agenci AI ćwiczą zadania i uczą się metodą uczenia ze wzmocnieniem.
- Badania behawioralne
- Badanie, w jakich sytuacjach modele AI zawodzą i jak je ulepszać.
- Wcześniejsze prace nad oceną LLM
- Integracja Patronus MCP wywodzi się z wcześniejszych prac firmy nad oceną LLM. Jej API ewaluacyjne zostało wycofane.
Status integracji
Patronus MCP Server został zbudowany na API ewaluacyjnym Patronus, które zostało wycofane. Narzędzia wymienione na tej stronie pozostają tu w celach informacyjnych i nie łączą się już z działającą usługą. Informacje o obecnej działalności Patronus AI znajdziesz na stronie internetowej firmy.