Agent AI dla Patronus MCP
Zintegruj zaawansowaną optymalizację, ewaluację i eksperymentowanie z systemami LLM z Patronus MCP Server. Ta integracja zapewnia standaryzowany interfejs do inicjalizacji projektów, uruchamiania pojedynczych i grupowych ewaluacji oraz prowadzenia eksperymentów na własnych zbiorach danych. Usprawnij workflow AI i popraw jakość modeli dzięki konfigurowalnym ewaluatorom i kryteriom.
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 zaawansowana platforma specjalizująca się w automatycznej ewaluacji i bezpieczeństwie systemów AI. Firma oferuje zestaw narzędzi opartych na badaniach, które pomagają inżynierom AI optymalizować i poprawiać wydajność agentów AI oraz dużych modeli językowych (LLM). Rozwiązania Patronus AI obejmują nowoczesne modele ewaluacyjne, automatyczne eksperymenty, ciągłe logowanie, porównania LLM side-by-side oraz branżowe zbiory danych do rzetelnej oceny modeli. Platformie zaufały wiodące globalne organizacje, a jej konstrukcja skupia się na bezpieczeństwie klasy enterprise, elastycznym hostingu oraz gwarantowanej zgodności między automatyczną a ludzką ewaluacją. Dzięki możliwościom skalowalnej, rzeczywistej ewaluacji i optymalizacji Patronus AI umożliwia zespołom szybkie i bezpieczne dostarczanie wysokiej jakości, niezawodnych produktów AI.
Możliwości
Co możemy zrobić z Patronus AI
Dzięki Patronus AI użytkownicy mogą automatyzować ewaluację modeli AI, monitorować awarie w produkcji, optymalizować wydajność modeli oraz porównywać systemy z branżowymi standardami. Platforma oferuje potężne narzędzia zapewniające jakość, bezpieczeństwo i niezawodność AI na dużą skalę.
- Automatyczna ewaluacja LLM
- Natychmiastowa ocena wyników LLM i agentów pod kątem halucynacji, toksyczności, jakości kontekstu i innych parametrów z użyciem nowoczesnych ewaluatorów.
- Optymalizacja wydajności
- Przeprowadzaj eksperymenty, aby mierzyć, porównywać i optymalizować wydajność produktów AI na wyselekcjonowanych zbiorach danych.
- Ciągły monitoring
- Zbieraj i analizuj logi ewaluacyjne, wyjaśnienia i przypadki błędów z produkcyjnych systemów.
- Benchmarking LLM i agentów
- Porównuj i wizualizuj wydajność różnych modeli i agentów side-by-side za pomocą interaktywnych dashboardów.
- Testy branżowe
- Wykorzystuj wbudowane, branżowe zbiory danych i benchmarki dedykowane konkretnym zastosowaniom, takim jak finanse, bezpieczeństwo czy wykrywanie danych wrażliwych.
Czym jest Patronus AI
Agenci AI mogą korzystać z Patronus AI, wykorzystując automatyczne narzędzia do ewaluacji i optymalizacji, aby zapewnić wysoką jakość, niezawodność i bezpieczeństwo wyników. Platforma umożliwia agentom wykrywanie i zapobieganie halucynacjom, optymalizację wydajności w czasie rzeczywistym oraz ciągłe benchmarkowanie z branżowymi standardami, znacząco zwiększając wiarygodność i efektywność rozwiązań opartych na AI.