使用場景
企業使用 Arthur Engine 監控其機器學習模型的表現,確保合規性。
開發者利用其 API 集成自定義模型,優化生成式 AI 的輸出質量。
數據科學團隊通過 Arthur Engine 評估多個模型的性能,選擇最佳解決方案。
產品特色
支持各種評估指標,提供模型性能的全面分析。
可即時監測和檢測 PII、幻覺、提示注入等質量指標。
提供可插拔的 API,支持自定義模型和指標的集成。
支持 LLM 應用程序的即時防護機制。
可以追蹤和監控模型性能,確保長期穩定性。
與流行庫(如 LangChain 和 LlamaIndex)集成,擴展功能。
提供多模型比較的工具,幫助優化決策。
界面友好,提供豐富的 API 文檔,便於開發者上手。
使用教程
克隆代碼庫並進入 genai-engine/docker-compose 目錄。
複製並修改 *.env.template 文件。
運行 docker compose up 命令。
等待 genai-engine 容器初始化。
訪問 localhost:3000/docs 查看 API 文檔,開始構建。
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