Galileo, leader nell’osservabilità e valutazione dell’intelligenza artificiale generativa per le imprese, ha recentemente annunciato il lancio delle “Agentic Evaluations”. Questa innovativa soluzione è progettata per fornire agli sviluppatori strumenti avanzati per costruire agenti AI più affidabili ed efficienti.
Con l’aumento dell’adozione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e sistemi di intelligenza artificiale generativa, le aziende si trovano ad affrontare sfide significative nella valutazione dell’accuratezza e dell’affidabilità delle risposte generate. Le metodologie tradizionali, come le valutazioni umane o l’uso di LLM come giudici, spesso risultano costose, lente e difficili da scalare. Le Agentic Evaluations di Galileo mirano a colmare questa lacuna, offrendo una soluzione scalabile per valutare, monitorare e proteggere i sistemi AI, garantendo prestazioni sicure ed efficaci sia in fase di sviluppo che in produzione.
Le Agentic Evaluations si integrano direttamente nei flussi di lavoro esistenti degli sviluppatori, fornendo metriche avanzate e approfondimenti attraverso un’interfaccia utente intuitiva. Basate su metriche supportate dalla ricerca sviluppate dal team di Galileo Labs, queste valutazioni offrono una visibilità senza precedenti in ogni fase del workflow degli agenti AI, permettendo una rapida valutazione, individuazione degli errori e iterazione.
Tra le funzionalità chiave si includono:
- Metriche proprietarie di valutazione dei chunk: Metriche uniche, come l’attribuzione e l’utilizzo dei chunk, che consentono agli utenti di ottimizzare le strategie di suddivisione, portando a risposte AI più precise e accurate.
- Valutazione del contesto e spiegabilità: Con metriche proprietarie come la completezza e l’aderenza al contesto, Galileo permette alle applicazioni di spiegare le loro risposte in modo più chiaro, aumentando l’affidabilità e la fiducia.
- Tracciamento visivo semplice per il debugging: Tracce visive che forniscono un modo intuitivo per seguire ogni passaggio dall’input all’output, facilitando l’identificazione degli errori.