AI大模型AB测试
选出更符合业务的大模型，获得更高的投入产出比，让您的应用人气满满！
对比评估多个大模型
在大模型（LLM）各种服务场景中，根据大模型在业务中的实际表现，动态调整多个不同模型服务之间的流量分配，从而帮助业务方进行效果最好和（或）成本最低的快速实验，从而保证线上的模型服务效益最大化。
云眼A/B实验（AB Test）提供通用的大模型评测实验能力，提供开箱即用的A/B平台能力。
云眼A/B实验（AB Test）提供是类型扩展能力，客户可以制化自己特殊的大模型实验，为特殊的大模型应用场景提供AB测试。
单个大模型调优
对某个单一大模型（LLM）的使用方式，多种方案对比分析，持续不断的优化，获得更好的用户体验和业务效果。
对比测试和优化的元素包括：
- 大模型调用API参数
- Token
- 额外Token或规则的使用
知道什么是有效的
行业领先的统计引擎提供实时实验结果，由我们与清华大学共同开发，实现数据洞察并为大规模业务做出决策。
拼接客户和帐户资料，通过丰富的第一方数据创建整体视图，而不仅仅是网站流量。
- 协调数据
- 统一的客户档案
- 以第一方数据为线索
