#qualite
17 éléments
Faire évaluer un LLM par un autre LLM, la nouvelle frontière du testing
Quand un modèle puissant devient juge de la qualité des autres. Retours sur l'approche 'LLM-as-a-judge' et ses limites.
Mon RAG hallucine et il a des fuites, que faire ?
Après un incident public, retour sur les garde-fous essentiels pour un RAG fiable: listes blanches de sources, citations et refus.
L'observabilité LLM au-delà de la latence et du coût
Les nouvelles métriques de qualité pour comprendre le comportement de vos applications LLM en production.
Un incident de données peut arriver, ne pas y être préparé est un choix
Analyse d'une panne de données et guide pratique pour mettre en place des SLOs afin de regagner la confiance.
Observabilité des données 2.0 lineage actif
Relier qualité, fraîcheur et dépendances pour prévenir les incidents.
Observabilité des prompts et des réponses
Tracer prompts, contextes, latence et qualité pour comprendre et améliorer l'app.
Évaluer les LLM métriques et protocoles
Du offline au online: exactitude, utilité, sécurité et coûts de réponse.
Guide pratique de prompt engineering
Structurer, contraindre et tester vos prompts pour des réponses utiles et stables.
Reproductibilité et environnements
Obtenir les mêmes résultats ici et ailleurs: images immuables, seeds et données d'exemple.
Tests de qualité automatisée
Des vérifications simples au fil de l'eau évitent 80 pourcent des incidents.
Monitoring de modèles et dérive
Mesurer la santé d'un modèle: drift, qualité des prédictions et retour terrain.
Data observability surveiller de bout en bout
Voir la santé des données au-delà du monitoring serveur: schéma, fraîcheur, volumes, valeurs et liaisons.