Service architecture

Услуги для LLM-продуктов, RAG и AI-агентов

Каждая услуга вынесена в отдельную SEO-страницу, чтобы закрывать коммерческие запросы и вести пользователя к заявке.

Запросить аудит Посмотреть услуги

Attack Success RateASR

Answer RelevancyDeepEval

FaithfulnessRAGAS

Contextual RecallRAG

Latency / Tokens / CostAPI Runner

DeepThroat: red teaming LLM-систем

Проводим adversarial testing: jailbreak, role-play bypass, context manipulation, токсичность, извлечение PII и обход политик.

Анализ качества ответов AI и LLM

Измеряем релевантность, полноту, фактическую точность, тональность, устойчивость формата и стабильность ответов.

DeepEval для оценки RAG-систем

Настраиваем DeepEval-метрики: Answer Relevancy, Faithfulness, Contextual Precision и Contextual Recall.

AI QA в CI/CD для LLM-продуктов

Встраиваем проверки качества и безопасности LLM в релизный процесс, чтобы ловить регрессии до пользователей.

Датасеты и эталоны для оценки LLM

Собираем тестовые наборы вопросов, expected outputs, retrieval contexts и негативные сценарии для регулярной оценки.

Вопросы и ответы

С какой услуги лучше начать?

Если AI-функция уже доступна пользователям, сначала стоит провести аудит безопасности LLM и red teaming. Если главная боль в качестве ответов, лучше начать с RAG/AI QA оценки и датасета.

Можно ли проверить только один чат-бот или endpoint?

Да. Для первого этапа достаточно одного production-like endpoint, набора критичных сценариев и списка опасных ответов, которые нужно исключить.

Что получает команда после аудита?

Команда получает отчет с воспроизводимыми проверками, метриками, приоритетами исправлений и планом ретеста перед релизом.