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Hamming
簡介 :
Hamming是一個端到端的AI語音代理測試平臺，支持從開發到生產的全流程。它通過自動化語音角色創建成千上萬的併發電話呼叫，以測試和發現語音代理中的bug，顯著提高測試效率。此外，Hamming還提供提示管理、優化器和遊樂場，幫助用戶自動生成優化的提示，並在數據集上測試LLM輸出。Hamming還具備主動監控功能，能夠跟蹤和評分AI應用在生產中的使用情況，並標記需要關注的案例。
需求人群 :
Hamming的目標受眾是那些在高風險領域內，需要快速、可靠地開發和測試AI語音代理的企業團隊。這些團隊可能包括AI工程師、數據科學家、產品工程師和運維工程師等，他們需要確保AI代理的準確性和魯棒性，以避免潛在的高客戶流失或監管後果。
使用場景
Shelden Shi, Lilac Labs的聯合創始人兼CTO，使用Hamming模擬成千上萬的客戶電話，以發現系統漏洞。
Yossi Eliyahu, Fora的工程副總裁，依靠Hamming來發布準確、健壯且用戶喜愛的AI應用。
Mark Wai, Inkly的聯合創始人兼CTO，利用Hamming測試系統，以獲得改進方向的清晰認識。
產品特色
自動化語音測試：使用語音角色創建併發電話呼叫，發現語音代理中的bug。
提示管理：存儲、管理、版本控制和同步不同客戶的提示。
提示優化器和遊樂場：自動生成優化的提示，測試LLM輸出，節省手動工程努力。
主動監控：跟蹤和評分AI應用的使用情況，標記需要關注的案例。
跨團隊協作：支持不同團隊成員之間的協作。
場景創建：創建測試整個對話空間的場景和角色。
實驗跟蹤：跟蹤實驗假設、提出的變更和學習成果。
使用教程
1. 註冊並登錄Hamming平臺。
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2. 創建或導入AI語音代理，準備進行測試。
3. 使用Hamming的語音角色生成併發電話呼叫，測試AI代理。
4. 利用提示管理功能，存儲和管理不同客戶的提示。
5. 使用提示優化器自動生成優化的提示。
6. 在遊樂場中測試LLM輸出，並根據需要調整提示。
7. 利用主動監控功能，跟蹤AI應用在生產中的使用情況。
8. 分析測試結果，根據反饋進行迭代優化。
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