RagaAI là một nền tảng đảm bảo chất lượng AI từ đầu đến cuối, tập trung vào đánh giá, gỡ lỗi và triển khai quy mô lớn cho các AI Agent và các mô hình ngôn ngữ lớn, đảm bảo độ tin cậy và an toàn cho ứng dụng AI.
Nền tảng hỗ trợ kiểm thử và đánh giá cho các mô hình AI đa mô-đun, bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mô hình thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình dữ liệu bảng.
Thông qua bộ công cụ kiểm thử tự động, xây dựng luồng công việc low-code và phân tích nguyên nhân thông minh, nền tảng có thể đánh giá hệ thống từng giai đoạn của luồng AI, giúp tăng tốc triển khai dự án GenAI lên khoảng 67%.
Module Prism cung cấp hơn 100 loại kiểm tra chất lượng dữ liệu, bao gồm phát hiện dịch chuyển dữ liệu (data drift), giá trị bất thường, mất cân bằng lớp và lỗi chú thích, phù hợp cho làm sạch và tối ưu hóa dữ liệu hình ảnh, văn bản và bảng.
Catalyst cung cấp hơn 300 chỉ số đánh giá tích hợp và các rào chắn bảo vệ, tích hợp theo dõi thông minh, quản lý thử nghiệm và giám sát chi phí, và tích hợp với các bộ công cụ như NVIDIA NeMo để triển khai giải pháp kiểm tra AI toàn diện.
Nền tảng kiểm tra từng phản hồi của mỗi Agent bằng các phương pháp như học tăng cường và thiết lập các rào chắn bảo vệ thời gian thực (Guardrails) để phát hiện và giảm thiểu rủi ro không chính xác ngữ cảnh hoặc ảo giác, đảm bảo tính đáng tin cậy của đầu ra.
Ragas là một framework nguồn mở được thiết kế để tự động đánh giá, giám sát và cải thiện hiệu suất của hệ thống truy vấn tổng hợp (RAG), giúp các nhà phát triển thực hiện đánh giá có thể lặp lại và mở rộng một cách có hệ thống.
Contextual AI là một nền tảng doanh nghiệp dành cho kỹ thuật ngữ ngữ cảnh ở mức sản xuất. Bằng cách xây dựng một lớp ngữ cảnh thống nhất, nó biến các mô hình lớn thành AI có thể hiểu sâu dữ liệu và quy trình kinh doanh, giúp doanh nghiệp triển khai an toàn và hiệu quả các ứng dụng AI chuyên môn.
