Confident AI

什麼是 Confident AI

Confident AI 是一個面向工程團隊的全方位大型語言模型（LLM）評測與實驗平台，強調以可重現、可追蹤的方式評估與改進各類生成式 AI 應用。它提供超過 14 種以上的客觀與主觀指標，協助團隊在單一介面中進行基準測試、實驗管理、資料集治理、效能監控與人類回饋整合，讓模型品質改善有據可依。透過與開源框架 DeepEval 的緊密搭配，使用者能快速建立評測基準，將指標與商業目標對齊，並以追蹤（tracing）機制理解每一次推理路徑與誤差來源。平台具備明確的資料集策展流程與實驗設計工具，支援提示、模型與超參數的系統化探索，並能自動化回歸測試，確保每次改版都能穩定提升，而非引入品質倒退。對於需要向利害關係人清楚說明改進幅度與投入產出比的團隊，Confident AI 以可視化報表與指標對照呈現結果，幫助節省推理成本、縮短迭代時間，並提升決策可信度。無論是聊天機器人、RAG 搜尋、內容生成或多步驟代理任務，皆能在同一平台上建立一致的評測流程與品質門檻，讓 AI 系統的可靠性從實驗到生產持續演進。

Confident AI 主要功能

• 多維度評測指標：提供包含正確性、事實性、幻覺率、相關性、一致性、遵從度、可讀性與安全性等多種指標，支援客觀分數與人類主觀評分的綜合衡量。
• 實驗與基準測試：支援 A/B 測試、回歸測試與提示／模型／超參數掃描，讓團隊以可重現方式比較不同方案的影響。
• 資料集管理與策展：建立、清洗、版本控制與切分資料集的完整流程，確保實驗樣本具代表性並能持續擴充。
• 追蹤與可觀測性（Tracing）：詳細記錄每次推理的上下文、提示、檢索項與模型回應，方便問題定位與誤差分析。
• 人類回饋整合（HF）：導入標註與審核工作流，將人類評分納入評測迭代，持續校正指標與品質門檻。
• 品質護欄與政策對齊：設定門檻與規則以攔截高風險輸出，協助建立更穩健的生成式 AI 安全機制。
• 成本與延遲監測：量測推理成本、延遲與吞吐，平衡品質與效能，支持成本優化決策。
• 自動化測試與 CI/CD：將評測套件接入開發流程，每次變更自動執行回歸測試並產出報表。
• 與 DeepEval 整合：結合開源評測框架的彈性與社群資源，快速上手並保有可擴充性。
• API／SDK 介接：以程式化方式串接現有服務與資料管線，便於大規模與持續性評測。

Confident AI 適用人群

Confident AI 特別適合需要可重現評測與嚴謹品質管理的工程與產品團隊，包括機器學習工程師、平台工程、資料科學家、品質保證人員、產品經理與技術領導者。典型情境包含：建立企業級聊天機器人、研發 RAG 問答與內部知識助理、打造內容生成與審核流程、優化多步驟代理、評估提示工程策略，以及在敏感領域（如金融、法務、醫療等）導入模型時的安全性與合規把關。對於需要向管理階層或客戶清楚說明改進成效、並在成本與品質間取得平衡的團隊，這套平台能提供透明、量化且容易解讀的證據。

Confident AI 使用步驟

1. 連接專案與資料來源：匯入既有資料集或以收集器建立評測樣本，並完成資料版本化設定。
2. 設定指標與門檻：挑選與業務目標對齊的指標，定義品質門檻與失敗條件。
3. 設計實驗：規劃提示、模型與超參數組合，建立基準方案與對照組。
4. 執行與追蹤：運行實驗並啟用 tracing，收集輸出、上下文與中間步驟以利後續分析。
5. 整合人類回饋：導入標註與審核流程，將人類評分與評語納入模型改進循環。
6. 自動化測試：把評測套件接入 CI/CD，在每次改動時自動跑回歸測試並產生報告。
7. 監控與告警：在生產環境持續監測品質、成本與延遲，當偏移或退步時觸發告警。
8. 迭代與匯報：根據結果優化提示與管線，輸出可視化報表向利害關係人說明改進幅度。

Confident AI 行業案例

在金融服務中，團隊以 Confident AI 建立 RAG 問答的事實性與安全性評測，針對不同檢索策略與提示做 A/B 測試，最終降低幻覺並減少不必要的 API 調用成本。在電商場景，產品搜尋與商品諮詢助理透過相關性與可讀性指標迭代提示模板，達成更高轉換與更低延遲。在企業 IT 與客服領域，內部知識助理使用回歸測試確保每次知識庫更新後仍維持穩定品質，同時以 tracing 追蹤錯誤樣本定位檢索問題。內容平台則將人類回饋併入審核流程，以毒性與合規指標建立品質護欄，縮短審核週期並提升一致性。這些做法共同體現了以指標驅動的實驗文化，讓生成式 AI 在生產環境更可控與可信。

Confident AI 收費模式

收費模式可能依功能模組、使用規模、支援層級與部署需求而有所不同；若需最新方案、授權與報價，建議以官方資訊為準，並依團隊的實驗頻率、資料集規模與合規要求評估最合適的配置。

Confident AI 優點與缺點

Confident AI 熱門問題

• 問：支援哪些模型與框架整合？

  答：可與主流 LLM 供應商與自建模型串接，並透過與 DeepEval 的結合與 API／SDK 介面導入既有工作流程。

• 問：是否適用於多種用例（如聊天、RAG、代理或內容生成）？

  答：適用。平台以指標為核心，能對齊不同任務目標並自訂評測標準，支援跨用例的一致評測流程。

• 問：如何把人類回饋導入評測循環？

  答：可建立標註與審核工作流，將人類評分與評論併入計分與報表，並作為後續實驗與品質門檻調整的依據。

• 問：能否幫助降低推理成本與延遲？

  答：透過實驗比較與自動化測試，找出在品質不受損下更具成本效益與更快回應的組合，並以監測與門檻控制避免不必要的呼叫。

• 問：如何向利害關係人展示改進成效？

  答：以可視化儀表板、前後版本對照與可重現基準呈現結果，清楚展示最佳化帶來的品質提升與成本變化。

• 問：能否與現有資料與工程管線整合？

  答：可透過 API、事件追蹤與資料匯出融入現有數據與 CI/CD 管線，於開發與生產環境持續運行評測與監控。