BaselineRessources
Guides et comparaisons pour vous aider à évaluer, surveiller et améliorer votre IA.
Guides
Une évaluation des LLM que toute votre équipe peut vraiment mener
L'évaluation des LLM permet aux équipes de vérifier si leur IA est assez bonne pour être lancée, et de le rester. Baseline transforme l'évaluation en rubriques, exécutions planifiées et optimisation automatique, sans équipe de data science.
LireLe LLM comme juge, rendu cohérent et vérifiable
Le LLM comme juge utilise un modèle d'IA pour noter les sorties d'un autre à grande échelle. Baseline rend ce jugement cohérent et lisible, noté selon une rubrique que toute votre équipe approuve plutôt qu'une boîte noire.
LireL'optimisation des prompts sans devinettes
Optimiser les prompts, c'est trouver de façon systématique des prompts qui obtiennent un meilleur score, au lieu de bricoler à la main en espérant. Baseline mène la recherche pour vous et prouve le gain selon votre rubrique.
LireÉvaluation par rubrique : une seule définition de la qualité
L'évaluation par rubrique transforme une idée floue de « bonne sortie » en critères explicites et pondérés que toute votre équipe approuve. Baseline fait de la rubrique la définition partagée et réutilisable selon laquelle s'exécutent chaque évaluation et chaque optimisation.
LireRéduisez les hallucinations de l'IA avant qu'elles n'atteignent vos clients
Les hallucinations sont des réponses sûres d'elles mais fausses. Baseline vous aide à mesurer la fréquence à laquelle votre IA invente, à repérer les nouvelles de façon planifiée et à faire baisser le taux avec des rubriques pensées pour l'exactitude.
LireUn test d'agents IA qui suit une cible mouvante
Les agents IA sont difficiles à tester parce qu'ils agissent, ils ne font pas que répondre. Baseline se connecte à votre agent, note ses sorties réelles selon une rubrique et relance la vérification de façon planifiée pour que les régressions remontent vite.
LireMode Simple : l'optimisation de prompts avec moins de décisions
Le Mode Simple améliore un prompt collé en essayant des réécritures notées et en gardant la meilleure. Découvrez quand le choisir plutôt que le Mode Réflexif, ce que fait chaque option d'exécution et comment une exécution est facturée.
LireLes Eval Points, expliqués
Les Eval Points sont l'unité dans laquelle Baseline facture le travail d'évaluation. Découvrez l'arithmétique exacte par exécution, ce qui se passe quand une exécution échoue, le quota mensuel de chaque offre et comment le dépassement reste sous un plafond que vous fixez.
LireOptimiser un prompt à la main, un tour honnête à la fois
L'optimisation manuelle des prompts consiste à figer un ensemble de tests, noter selon des critères fixes, puis guider un assistant IA à travers des révisions ciblées, une par tour. Voici le processus complet, le prompt à copier-coller qui l'exécute, et le moment où l'automatiser avec Baseline en vaut la peine.
LireComparaisons
Baseline vs Braintrust
Comment Baseline et Braintrust se comparent pour évaluer les sorties d'IA : notation par rubriques, exécutions d'évaluation planifiées et optimisation automatique des prompts. Vérifié, daté et sourcé.
ComparerBaseline vs LangSmith
Comment Baseline et LangSmith se comparent pour évaluer les sorties d'IA : notation par rubriques, exécutions d'évaluation planifiées et optimisation automatique des prompts. Vérifié, daté et sourcé.
ComparerBaseline vs Humanloop
Comment Baseline et Humanloop se comparent pour évaluer les sorties d'IA : notation par rubriques, exécutions d'évaluation planifiées et optimisation automatique des prompts. Vérifié, daté et sourcé.
ComparerBaseline vs Langfuse
Comment Baseline et Langfuse se comparent pour évaluer les sorties d'IA : notation par rubriques, exécutions d'évaluation planifiées et optimisation automatique des prompts. Vérifié, daté et sourcé.
ComparerBaseline vs Arize AI
Comment Baseline et Arize AI se comparent pour évaluer les sorties d'IA : notation par rubriques, exécutions d'évaluation planifiées et optimisation automatique des prompts. Vérifié, daté et sourcé.
Comparer