Confident AI

¿Qué es Confident AI?

Confident AI es una plataforma integral de evaluación de modelos de lenguaje (LLM) creada por los autores de DeepEval. Reúne en un solo lugar más de 14 métricas para ejecutar experimentos, gestionar datasets, monitorizar el rendimiento e integrar feedback humano con el fin de mejorar automáticamente aplicaciones basadas en LLM. Compatible con el framework abierto DeepEval y con cualquier caso de uso, permite a los equipos de ingeniería hacer benchmarking, salvaguardar la calidad y acelerar iteraciones con trazabilidad de extremo a extremo.

Principales características de Confident AI

• Más de 14 métricas para evaluar calidad, seguridad y rendimiento de aplicaciones con LLM.
• Ejecución de experimentos con comparativas y benchmarking entre modelos, prompts y versiones.
• Gestión y curación de datasets para alinear pruebas con objetivos de producto.
• Monitorización de rendimiento para seguir la evolución y detectar degradaciones.
• Feedback humano integrado que cierra el ciclo y mejora automáticamente el sistema.
• Integración con DeepEval, framework de código abierto para trazas y pruebas reproducibles.
• Trazabilidad (tracing) de extremo a extremo para entender decisiones y depurar.
• Automatización de pruebas de LLM y de regresión para iterar con menor riesgo.
• Alineación de métricas con KPIs del negocio y criterios de aceptación.
• Ahorro de tiempo y costes de inferencia al optimizar prompts, modelos y datasets.
• Comunicación a stakeholders con evidencias claras de las mejoras del sistema.

¿Para quién es Confident AI?

Está orientada a equipos de ingeniería y ML/IA, MLOps y calidad que construyen o mantienen aplicaciones con LLM. Resulta útil para equipos de producto que necesitan validar cambios antes de desplegar, startups que buscan demostrar mejoras a inversores o clientes, y organizaciones con casos de uso como chatbots, asistentes, flujos de RAG, clasificación y resumen. En general, cualquier equipo que requiera evaluación sistemática, trazabilidad y métricas para fortalecer sus aplicaciones de IA.

Cómo usar Confident AI

1. Conecta tu proyecto e integra la plataforma con DeepEval para habilitar pruebas y trazas.
2. Importa o cura datasets representativos del comportamiento esperado y de casos límite.
3. Define métricas y criterios alineados con objetivos del producto y riesgos a mitigar.
4. Configura experimentos con variantes de modelos, prompts y parámetros de inferencia.
5. Ejecuta las pruebas y captura tracing para analizar decisiones y fallos.
6. Integra feedback humano en ejemplos críticos para guiar mejoras automáticas.
7. Compara resultados, identifica trade-offs y selecciona la mejor configuración.
8. Automatiza la evaluación para validar nuevas versiones y evitar regresiones.

Casos de uso de Confident AI en la industria

En atención al cliente, permite benchmarkear chatbots y reforzar la seguridad de respuestas. En flujos de RAG, ayuda a curar datasets, alinear métricas y mejorar la calidad de recuperación y generación. En productos con generación de contenido, facilita medir coherencia y reducir alucinaciones. En equipos de plataforma, ofrece trazabilidad para auditar decisiones del sistema y justificar mejoras ante stakeholders, a la vez que optimiza costos de inferencia mediante pruebas sistemáticas.

Ventajas y desventajas de Confident AI

Preguntas frecuentes sobre Confident AI

• ¿Con qué se integra Confident AI?

  Funciona con DeepEval, un framework de código abierto para pruebas y trazas de LLM.

• ¿Qué tipos de métricas incluye?

  Ofrece 14+ métricas enfocadas en calidad, seguridad y rendimiento para evaluar aplicaciones con LLM.

• ¿Sirve para cualquier caso de uso?

  Sí, está diseñada para soportar cualquier caso de uso con modelos de lenguaje y flujos basados en LLM.

• ¿Permite integrar feedback humano?

  Sí, incorpora feedback humano para mejorar automáticamente los resultados y cerrar el ciclo.

• ¿Ayuda a reducir costos de inferencia?

  Sí, al automatizar pruebas y optimizar prompts, modelos y datasets, contribuye a recortar costos.