EvalsOne

이전 달 대비 트래픽 변화

• #1

  대화 생성, 검색 보강 생성(RAG), 에이전트 평가 등 다양한 작업에서 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 반복적으로 프롬프트를 개선하고 최적화합니다.

• #2

  특정 사용 사례에 적합한 기능과 적합성을 평가하기 위해 공개 모델과 맞춤형 미세 조정 또는 자체 호스팅 모델을 포함하여 LLM 모델에 대한 종합적인 평가를 수행합니다.

• #3

  내장된 다양한 평가 지표와 사용자 정의 지표를 활용하여 LLM 모델과 프롬프트의 강점과 약점에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻습니다.

• #4

  일괄 가져오기, API 통합, 자동 샘플 생성 등의 기능을 통해 평가 샘플 준비 프로세스를 간소화하여 시간과 노력을 절약합니다.

• #5

  EvalsOne을 중앙 플랫폼으로 활용하여 LLM 프롬프트와 모델의 반복적인 개발 및 개선을 관리하고 추적하며, 조직 내 협업과 지식 공유를 지원합니다.

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