datarobot宣布了新的端到端功能，旨在缩小生成式人工智能的信心差距，加速人工智能解决方案从原型到生产，并推动现实价值。datarobot人工智能平台的增强功能使组织能够以正确和可控的方式运营，以完全透明的方式管理，并以高效性和可选性构建。
datarobot首席产品官Venky Veeraraghavan表示:“对生成式人工智能的需求是广泛、复杂和实时发展的。“我们有500多家客户在生产中部署和管理人工智能，我们了解如何安全、大规模地构建、管理和运营人工智能。随着这一最新产品的推出，我们设计了一套生产就绪的功能，以应对生成式人工智能所面临的独特挑战，并增强将变革性解决方案付诸实践所需的信心。”
新功能为DataRobot人工智能平台中的生成式和预测性人工智能带来了企业级治理和可观察性:
360°可观察控制台：全新的全360°视图可观察性，适用于datarobot和跨云提供商、本地或边缘的第三方模型。控制台作为指挥和控制中心，全面了解人工智能系统和模型的性能、行为和健康状况，可以立即发现问题或异常。
LLM（大型语言模型）成本和性能监控：开箱即用的监控，通过高性能和目标预算的定制指标，实时观察和管理生成式人工智能解决方案和成本。现在可以通过解决方案看到每次预测的成本和总支出，设置自己的警报以避免超过阈值，并做出成本-性能权衡决策。
生成式AI防护模型：评估生产中的生成式AI模型的关键属性，如毒性、情绪、PII泄漏、提示注入和正确性，以及捕获用户对生成响应质量的反馈，以随着时间的推移改进模型。
统一的AI注册表：一个单一的记录系统，用于管理所有生成和预测的AI资产，包括来自不同系统的模型。新的集中式注册表可帮助客户在统一管理不同项目、流程和多云环境的同时跟踪重要事项，从而实现跨组织的无缝跨团队可见性和协作。
多环境LLM：首创的可视化界面，内置对GCP Vertex AI、Azure OpenAI和AWS BedRock的访问，可以轻松比较和实验不同方案，使用基础模型、矢量数据库和提示策略的任何组合。
生成AI加速器：新的加速器旨在快速完成加速生成式人工智能部署的常见任务，例如构建和托管检索增强生成(RAG)应用程序，添加自定义指标，监控外部模型，以及与Slack和Microsoft Teams等业务应用程序集成。
Keller Williams商业洞察与分析高级总监Fred De Letter表示：“DataRobot在我们处理生成式和预测性人工智能用例的过程中发挥了重要作用。凭借datarobot的LLM运营(LLMOps)能力和开箱即用的LLM性能监控，我们有能力在监测毒性、真实性和成本的同时，将尖端的生成式人工智能技术应用到我们的业务中。”
英国标准协会(BSI)数据科学与人工智能主任Craig Civil表示：“人工智能将以多种不同的方式塑造我们的未来，它有巨大的潜力成为一股强大的力量。”“在BSI的研究中，我们看到了信心缺口的证据，人们对人工智能缺乏理解和信任。确保对人工智能系统的信心是社会实现人工智能转型效益的关键，这就是我们与datarrobot合作开展生成式人工智能之旅的原因。”
“datarrobot一直被认为可以简化人工智能和数据科学带来的复杂性。“企业战略集团首席分析师Mike Leone表示：“我们的研究表明，企业需要通过一个开放、紧密集成的生态系统，灵活地使用他们喜欢的LLM和基础设施。”“通过将预测性和生成式人工智能整合到一个端到端人工智能生命周期平台中，并具有治理和成本透明度，datarrobot为客户提供了真正的价值，因为他们希望扩展人工智能项目。”
