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Introducción:
Plataforma de IA para construir sistemas de evaluación y puntuación personalizados para LLMs.
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May 23 2025
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Pi Labs Información del producto

¿Qué es Pi Labs?

Pi Labs ofrece una plataforma impulsada por IA diseñada para construir automáticamente sistemas de evaluación (evals) para aplicaciones de IA, particularmente aquellas que involucran Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y agentes. Permite a los usuarios crear modelos de puntuación personalizados que coinciden precisamente con la retroalimentación y los prompts de los usuarios, asegurando evaluaciones altamente precisas y consistentes. La plataforma se integra sin problemas con diversas herramientas existentes y proporciona un modelo base rápido y altamente preciso llamado Pi Scorer para métricas exhaustivas, observabilidad y control de agentes en toda la pila de IA.

¿Cómo usar Pi Labs?

Para usar Pi Labs, primero trabajas con el copiloto de Pi para construir tu sistema de puntuación personalizado. Esto implica alimentarlo con tus prompts, PRDs o retroalimentación del usuario, o simplemente conversar con él para definir las métricas mejor calibradas para tu aplicación. Una vez establecido el sistema de puntuación, puedes usarlo para evaluar cualquier cosa en tu pila de IA, incluyendo evaluaciones offline, inferencias online, calidad de datos de entrenamiento, optimización de modelos y flujos de control de agentes.

Características principales de Pi Labs

Construye automáticamente sistemas de evaluación (evals) que coinciden con la retroalimentación y los prompts de los usuarios.

Proporciona puntuaciones precisas y consistentes, a diferencia de los métodos variable de LLM-como-juez.

Se integra con diversas herramientas como Sheets, PromptFoo, GRPO y CrewAI.

Identifica inteligentemente qué métricas medir para tu aplicación.

Presenta Pi Scorer, un modelo base que puntúa con más precisión que Deepseek y GPT 4.1.

Ofrece puntuación extremadamente rápida, procesando más de 20 dimensiones personalizadas en menos de 100 ms.

Un solo evaluador puede ser utilizado en toda la pila de IA (evaluaciones offline, observabilidad online, calidad de datos de entrenamiento, optimización de modelos, flujos de control de agentes).

Ventana de contexto de 32K para Pi Scorer.

Actualmente solo admite evaluación de texto (se agregarán otros modalidades pronto).

Casos de uso de Pi Labs

#1

Evaluación de retroalimentación y prompts de usuarios para aplicaciones de IA.

#2

Puntuación de ejemplos como artículos de noticias y sus resúmenes.

#3

Evaluación del desempeño de agentes de IA (por ejemplo, Agente de Planificación de Viajes, Comparativa de Agentes de Marketing de Productos).

#4

Evaluación de publicaciones de blog según requisitos estilísticos específicos.

#5

Realización de evaluaciones offline e inferencias online para modelos de IA.

#6

Evaluación de la calidad de los datos de entrenamiento.

#7

Optimización de modelos de IA.

#8

Gestión de flujos de control de agentes.

FAQ de Pi Labs

¿Qué es Pi Labs?

¿Qué tan preciso es Pi Scorer?

¿Qué tipo de integraciones admite Pi Labs?

¿Hay un nivel gratuito disponible?

¿Qué modalidades admite Pi Scorer?

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