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KI, aber vertrauenswürdig: LLM-Anwendungen automatisiert testen
Umfassende Einblicke in die Robustheit, Zuverlässigkeit und rechtliche Konformität Ihrer LLM Anwendungen. Kontinuierliche und voll automatisierte Testverfahren.
Sorgen Sie für Robustheit, Zuverlässigkeit und Compliance Ihrer LLM Anwendungen. Identifizieren Sie unerwünschtes Verhalten und Schwachstellen.
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Zugriff auf adversarische, branchenspezifische und Compliance-Benchmarks erhalten. Individuell anpassbar.
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Identifikation von unerwünschtem Verhalten durch geplante oder kontinuierliche Überwachung für eine konsistente Leistung.
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Detaillierte Übersichten zu Evaluierungsergebnisse und Fehlerklassifizierung.
Nahtlose Integration in jede Umgebung ohne Code-Änderungen möglich. Kontinuierliches Benchmarking Ihrer LLM-Anwendungen für hohe Transparenz vor und während des Release.
Profitieren Sie von adversarischen und anwendungsspezifischen Benchmarks, um die Robustheit, Zuverlässigkeit und Compliance Ihrer Anwendungen zu bewerten, während sich LLMs weiterentwickeln.
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Entdecken Sie versteckte Komplexitäten im Verhalten von LLM-Anwendungen und konzentrieren Sie sich darauf, potenzielle Risiken zu reduzieren. Es ist entscheidend, diese Nuancen zu verstehen, da ein Versäumnis, zu erheblichen unerwünschten Verhaltensweisen führen und Sicherheitsrisiken beinhalten kann.
Gewährleisten Sie die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und staatlichen Vorschriften. Bewerten und dokumentieren Sie das Verhalten Ihrer LLM-Anwendungen, um das Risiko von Nichtkonformität zu reduzieren.
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Ein gleichbleibendes Verhalten ist unerlässlich, um ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Robustheit zu gewährleisten. Unvorhersehbare Ergebnisse in LLM-Anwendungen, insbesondere unter ungewöhnlichen oder anspruchsvollen Bedingungen, können das Vertrauen der Nutzer beeinträchtigen.
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Rhesis AI ist entscheidend bei der Sicherstellung einer hohen Robustheit, Zuverlässigkeit und Compliance von LLM-Anwendungen . Dies geschieht durch die Evalierung jeder Anwendung im Hinblick auf drei grundlegenden Fragen:
Ist die Anwendung robust gegen adversarisches Verhalten?
Rhesis AI bewertet die Robustheit von LLM-Anwendungen, identifiziert und mildert potenzielle unerwünschte Verhaltensweisen, die sich auf Funktionalität und Leistung auswirken könnten.
Zeigt die Anwendung kontinuierlich das gleiche gewünschte Verhalten?
Rhesis AI überwacht das Verhalten von LLM-Anwendungen, um eine konsistente Leistung und Einhaltung vordefinierter Standards und Vorschriften sicherzustellen.
Sind unsere Anwendungen mit verschiedenen Vorschriften konform?
Rhesis AI bewertet die Einhaltung von LLM-Anwendungen mit verschiedenen Vorschriften und Standards, um Organisationen bei der Erfüllung gesetzlicher und branchenspezifischer Anforderungen zu unterstützen.
LLM-Anwendungen umfassen zahlreiche Variablen und Fehlerquellen. Selbst wenn sie auf scheinbar sicheren Foundational Models (z.B. GPT 4) aufgebaut sind, kann beispielsweise eine Kombination aus individuellem Fine-Tuning und Grounding unerwartete Verhaltensweisen auslösen. Dies kann erhebliche Mängel im Bereich der Robustheit, Zuverlässigkeit und Compliance bewirken. Eine kontinuierliche Bewertung ist für LLM-Anwendungen unerlässlich.
Die Entwickler führender Foundational Models veröffentlichen regelmäßig neue Versionen, die Verbesserungen und Änderungen beinhalten. Jedes Updates hat jedoch unklare Auswirkungen auf die eigene LLM-Anwendungen. Das kontinuierliche Testen wird somit unerlässlich, um eine hohe Zuverlässigkeit sicherzustellen, insbesondere in dynamischen und sich ständig verändernden Umgebungen.
Manuelles Benchmarking beinhaltet ad-hoc Anfragen und subjektive Bewertungen, was zu inkonsistenten Evaluierungen durch verschiedene Stakeholder führt. Unternehmen benötigen jedoch einen systematischen Ansatz mit einer robusten Testabdeckung, um die Zuverlässigkeit ihrer LLM-Anwendungen sicherzustellen, insbesondere in komplexen und kundenorientierten Anwendungsfällen. Darüber hinaus erfordern adversarische Tests zur Bewertung der Robustheit Expertenwissen über die neuesten Angriffstypen, was die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Expertise bei Benchmarking-Verfahren unterstreicht.
