Soluções Teste de IA sob medida

Explore ferramentas Teste de IA configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

Teste de IA

  • Plataforma de simulação e avaliação para agentes de voz e chat.
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    O que é Coval?
    Coval ajuda as empresas a simular milhares de cenários a partir de alguns casos de teste, permitindo que testem seus agentes de voz e chat de forma abrangente. Construído por especialistas em testes autônomos, Coval oferece recursos como simulações de voz personalizáveis, métricas integradas para avaliações e rastreamento de desempenho. É projetado para desenvolvedores e empresas que desejam implantar agentes de IA confiáveis mais rapidamente.
  • Ferramentas críticas de avaliação, teste e observabilidade de IA para aplicações GenAI.
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    O que é honeyhive.ai?
    HoneyHive é uma plataforma abrangente que fornece ferramentas de avaliação, teste e observabilidade de IA, com foco em equipes que constroem e mantêm aplicações GenAI. Permite que desenvolvedores testem, avaliem e realizem benchmarking de modelos, agentes e pipelines RAG automaticamente de acordo com critérios de segurança e desempenho. Ao agregar dados de produção, como rastros, avaliações e feedback de usuários, HoneyHive facilita a detecção de anomalias, testes rigorosos e melhorias iterativas em sistemas de IA, garantindo que estejam prontos para produção e sejam confiáveis.
  • ToolFuzz gera automaticamente testes de fuzz para avaliar e depurar as capacidades de uso de ferramentas e a confiabilidade dos agentes de IA.
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    O que é ToolFuzz?
    ToolFuzz fornece uma estrutura abrangente de testes de fuzz especificamente adaptada para agentes de IA que usam ferramentas. Gera sistematicamente sequências de invocação de ferramentas aleatórias, APIs malformadas e combinações inesperadas de parâmetros para testar a resistência dos módulos de chamada de ferramentas do agente. Os usuários podem definir estratégias de fuzz personalizadas usando uma interface modular de plugins, integrar ferramentas ou APIs de terceiros e ajustar regras de mutação para focar em modos de falha específicos. A estrutura coleta traços de execução, mede a cobertura de código de cada componente e destaca exceções não tratadas ou falhas lógicas. Com agregação de resultados e relatórios integrados, o ToolFuzz acelera a identificação de casos extremos, problemas de regressão e vulnerabilidades de segurança, fortalecendo a robustez e confiabilidade dos fluxos de trabalho impulsionados por IA.
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