Confident AI propose une plateforme tout-en-un pour évaluer les grands modèles linguistiques (LLM). Elle fournit des outils pour les tests de régression, l’analyse des performances et l’assurance qualité, permettant aux équipes de valider efficacement leurs applications LLM. Avec des métriques avancées et des fonctionnalités de comparaison, Confident AI aide les organisations à garantir que leurs modèles sont fiables et efficaces. La plateforme convient aux développeurs, aux scientifiques des données et aux chefs de produit, offrant des informations qui mènent à de meilleures prises de décision et à une amélioration des performances des modèles.

PromptsLabs est une plateforme où les utilisateurs peuvent découvrir et partager des prompts pour tester de nouveaux modèles de langue. La bibliothèque pilotée par la communauté fournit une large gamme de prompts à copier-coller ainsi que leurs résultats attendus, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances de divers LLM. Les utilisateurs peuvent également contribuer leurs propres prompts, garantissant une ressource en constante croissance et à jour.

TGenAI utilise une IA avancée et de grands modèles de langage pour transformer le processus de création de cas de test. En analysant les pages web, il extrait les composants pertinents et génère automatiquement des scénarios de test complets. Cela réduit non seulement l'entrée manuelle, mais minimise également les erreurs, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur des stratégies de test de niveau supérieur. Que ce soit pour des interfaces utilisateurs, des API ou d'autres fonctionnalités web, TGenAI aide à s'assurer que vos applications sont complètement validées, permettant des sorties plus rapides avec une qualité améliorée.

Le Framework de Simulation d'Agents LLM permet la conception, l'exécution et l'analyse d'environnements simulés où des agents autonomes interagissent via de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent enregistrer plusieurs instances d'agents, assigner des invites et rôles personnalisables, et spécifier des canaux de communication tels que la transmission de messages ou un état partagé. Le framework orchestre les cycles de simulation, collecte des journaux et calcule des métriques comme la fréquence de passage de tour, la latence de réponse et les taux de succès. Il supporte une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux. Les chercheurs peuvent créer des scénarios complexes — négociation, allocation de ressources ou résolution collaborative de problèmes — pour observer des comportements émergents. Une architecture de plugins extensible permet d’ajouter de nouveaux comportements d'agents, contraintes environnementales ou modules de visualisation, favorisant des expériences reproductibles.