Humanloop

核心定位

企业级LLM（大语言模型）评估平台，通过标准化评测框架解决AI开发中的随机性挑战，帮助团队安全部署高可靠性AI应用。

⚙️ 三大核心模块

🔧 1. 开发（Develop）

• 协同提示工程：可视化编辑器支持产品/工程师/领域专家共同迭代提示词（Prompts）与智能体（Agents），版本控制确保可追溯
• 多模型兼容：无缝接入OpenAI、Anthropic等主流模型，避免厂商锁定
• 代码集成：支持API部署， prompts版本同步至代码库

📊 2. 评估（Evaluate）

🔍 3. 观测（Observe）

• 实时监控：跟踪生产环境中的用户反馈及RAG（检索增强生成）链路，定位错误根源
• 动态告警：基于评测阈值触发异常通知（如毒性语言激增）
• 成本优化：分析token消耗，指导模型选型（案例：某客户通过微调小模型实现GPT-4效果，成本降15倍）

🏆 企业级能力

• 安全合规：
  • 数据隔离：支持VPC私有部署，数据永不用于训练
  • 认证体系：SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA（医疗BAA协议）
• 协同引擎：
  • RBAC权限控制：产品/工程/领域专家三角色协作流
  • 决策看板：量化对比模型版本性能，降低技术决策风险

📈 已验证成效（来自官网客户案例）

️ 行业痛点解决

传统开发瓶颈：

• 代码工具无法应对AI输出的随机性
• 人工评测依赖Excel，迭代滞后

Humanloop方案： 将主观评估转化为可量化的自动化流水线，同步释放工程效率与领域知识

💡 技术差异化

• 评估模板库：预置检索增强（RAG）、合规审查等场景化评测方案，支持自定义扩展
• 混合评估框架：结合AI自动评分与人类专家修正，平衡效率与准确性
• 全链路追踪：记录从用户输入到RAG检索的全步骤，支持问题回放

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