Es un desafío implementar agentes RAG e IA de manera efectiva en múltiples pasos. El resultado de un LLM se puede alterar drásticamente modificando solo algunos parámetros, como la definición de una llamada a función o los parámetros de recuperación. Cuando escribe indicaciones a mano, debe realizar muchas pruebas y errores para que funcionen bien. Sin mencionar que los modelos actualizados con frecuencia dejan inoperables los mensajes antiguos.

Encontrarse IA Hamming, una nueva empresa interesante que proporciona una plataforma de experimentación para ayudar a los equipos a desarrollar soluciones de inteligencia artificial confiables. Hamming AI tiene como objetivo ayudar a los equipos de ingeniería y productos a desarrollar sistemas de IA que puedan mejorarse con poca o ninguna intervención humana.

Hamming AI apoya a las principales industrias, como la legal, médica, financiera, de viajes, etc., en sus esfuerzos por producir productos de IA retentivos. La colaboración entre equipos está incorporada en Hamming. Cuando se trata de dominios de alto riesgo, donde una respuesta incorrecta puede resultar en ramificaciones regulatorias o una rotación significativa, Hamming AI es un experto en ayudar a las empresas.

Para automatizar la ingeniería de avisos, Hamming AI ha introducido Prompt Optimizer, una nueva función ahora en versión beta. Hamming AI genera una variedad de variantes de indicaciones mediante LLM. Su juez de LLM evalúa la efectividad de una pauta determinada para completar la tarea. Observan casos extremos y los aplican para mejorar los ejemplos de pocas tomas del mensaje.

Con los productos de IA de Hamming, puede crear productos de IA retentivos específicos de la industria, como:

• Organice conjuntos de datos dorados con versiones ya implementadas.
• Transforme fácilmente los seguimientos en casos de prueba e incorpórelos a su conjunto de datos dorado.
• RAG optimizó las puntuaciones para localizar rápidamente los cuellos de botella en las tuberías.
• El sistema Hamming AI evaluará el rendimiento de la tubería en cada conjunto de datos utilizando nuestras puntuaciones patentadas de exactitud, tono, alucinaciones, precisión y recuerdo.

El propósito de Hamming es proporcionar un entorno propicio para probar productos de IA. Automatiza el proceso de evaluación aprovechando grandes modelos de lenguaje (LLM). Lo que hace Hamming es prácticamente lo mismo que un grupo de especialistas en IA revisando cuidadosamente los resultados de un modelo de IA. En comparación con las horas que llevaría probar varias configuraciones y conjuntos de datos manualmente, esta evaluación automatizada supone un gran ahorro de tiempo para los desarrolladores. En comparación con el antiguo método de revisión humana, Hamming afirma ser 20 veces más rápido y diez veces más barato.

En resumen

Existen varias ventajas al utilizar Hamming más allá de su velocidad y eficiencia. Los equipos pueden estar seguros de que están utilizando los datos más recientes gracias al control de versiones del conjunto de datos y pueden ver exactamente cómo se comparan las diferentes iteraciones gracias al seguimiento de experimentos. Además de eso, Hamming permite a los desarrolladores crear métricas que sean perfectas para sus necesidades.