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Aporia是一个机器学习可观察性平台,用于监控和管理在生产环境中运行的机器学习模型。它提供了监测模型漂移和退化、集中管理模型、解释预测结果以及改进机器学习模型的功能。

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Aporia

Aporia简介

Use Aporia to mitigate hallucinations, prompt injection attacks and other AI risks so you can focus on shipping the best AI apps。

什么是”Aporia”?

Aporia是一个机器学习可观察性平台,用于监控和管理在生产环境中运行的机器学习模型。它提供了监测模型漂移和退化、集中管理模型、解释预测结果以及改进机器学习模型的功能。

“Aporia”有哪些功能?

1. ML Observability:监控机器学习模型的性能和行为,及时发现模型漂移和退化。
2. Dashboards:提供可视化的仪表盘,展示所有模型的性能指标和预测结果。
3. Explainability:解释模型的预测结果,帮助用户理解模型的决策过程。
4. Root Cause Analysis:通过根本原因分析,快速定位模型性能问题的根本原因。
5. LLM Observability:监控和控制生成式AI产品,减少虚假预测的影响。
6. Gen AI Guardrails:提供AI产品的保护措施,减少错误预测和误导用户的风险。
7. Hallucination Mitigation:实时控制LLM交互,确保高性能和高质量的输出。
8. Session Explorer:跟踪和分析用户会话,了解模型在实际使用中的表现。
9. Cost Tracking:跟踪模型的成本和资源使用情况,帮助优化模型的部署和运行。
10. Chat Moderation:监控和管理聊天机器人的对话,确保内容的合规性和质量。
11. Prompt Injection Prevention:预防恶意注入和攻击,保护模型的安全性和稳定性。

应用场景:

1. 推荐系统:监控和优化推荐模型的性能,提高用户满意度和转化率。
2. 客户生命周期价值(LTV):预测和优化客户的生命周期价值,提高营收和利润。
3. 动态定价:监控和调整动态定价模型,实时响应市场需求和竞争环境。
4. 需求预测:预测产品需求,优化供应链和库存管理。
5. 流失预测:监控和预测用户流失,采取措施提高用户留存率。
6. 欺诈检测:监控和识别欺诈行为,保护企业和用户的利益。
7. 信用风险评估:评估借款人的信用风险,减少坏账和损失。
8. 聊天机器人:监控和管理聊天机器人的对话,提供高质量的用户体验。
9. 虚拟助手:监控和优化虚拟助手的性能,提供准确和有用的信息。
10. 写作助手:监控和改进写作助手的预测和建议,提高写作质量和效率。
11. 员工赋能:监控和优化员工赋能模型,提高工作效率和满意度。
12. 负责任AI:监控和管理AI模型的公平性和合规性,确保不偏袒和不歧视。
13. ML完整性:监控和管理模型的完整性和可靠性,减少错误和不确定性。

“Aporia”如何使用?

用户可以通过Aporia的仪表盘监控和管理所有的机器学习模型。通过ML Observability功能,用户可以及时发现模型漂移和退化,并使用Root Cause Analysis功能快速定位问题。同时,用户还可以使用Explainability功能解释模型的预测结果,帮助理解模型的决策过程。通过Gen AI Guardrails和LLM Observability功能,用户可以控制生成式AI产品的性能和输出质量。此外,Aporia还提供了Session Explorer功能,用于跟踪和分析用户会话,了解模型在实际使用中的表现。用户还可以使用Cost Tracking功能跟踪模型的成本和资源使用情况,帮助优化模型的部署和运行。

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