En un momento en que las aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM) son clave para empresas y proyectos de IA, Comet ha lanzado Opik, una plataforma de código abierto diseñada para evaluar, depurar y monitorizar sistemas LLM de forma eficiente y escalable.
Desde simples chatbots RAG hasta complejas arquitecturas agenticas, Opik permite a los desarrolladores y organizaciones construir aplicaciones LLM más rápidas, robustas y optimizadas para producción.
¿Qué es Opik?
Opik es una plataforma integral de trazabilidad, evaluación y monitorización de aplicaciones basadas en LLM que ofrece:
- Herramientas de desarrollo
- Trazabilidad: Registro de todas las llamadas LLM y flujos de ejecución en entornos de desarrollo y producción.
- Anotaciones: Captura de evaluaciones manuales y puntuaciones de retroalimentación mediante el SDK de Python o la interfaz web.
- Playground: Espacio interactivo para experimentar con prompts y modelos.
- Framework de evaluación
- Evaluaciones automatizadas: Realización de pruebas con datasets y experimentos controlados.
- LLM como evaluador: Utilización de modelos para detectar alucinaciones, evaluar precisión en RAG y moderación de contenido.
- Integración CI/CD: Ejecución de evaluaciones como parte del pipeline de integración continua mediante PyTest.
- Monitorización en producción
- Alta escalabilidad: Soporta volúmenes de hasta 40 millones de trazas diarias.
- Dashboards: Análisis visual de trazas, consumo de tokens y feedback de usuarios.
- Evaluaciones en línea: Análisis automático de la calidad de las respuestas en producción.
Opciones de instalación
Opik puede desplegarse de diferentes maneras:
| Método | Instrucciones |
|---|---|
| Nube (recomendado) | Crear una cuenta gratuita en Comet.com |
| Instalación local (Docker Compose) |
git clone https://github.com/comet-ml/opik.git
cd opik
./opik.sh
Acceso local en localhost:5173 | | Despliegue en Kubernetes | Guía de despliegue específica disponible en la documentación |
Posteriormente, basta instalar el SDK de Python y configurarlo:
pip install opik
opik configure --use_local
Integraciones disponibles
Opik ofrece integraciones nativas con los principales frameworks y proveedores, entre ellos:
- OpenAI
- LangChain
- Haystack
- Anthropic
- Gemini
- Groq
- DeepSeek
- Bedrock
- LlamaIndex
- LangGraph
- Predibase
- Ragas
- CrewAI
- Entre otros
También es posible registrar trazas manualmente con el decorador @track:
import opik
@opik.track
def mi_funcion_llm(pregunta_usuario: str) -> str:
return "Respuesta generada"
Métricas de evaluación integradas
Opik proporciona herramientas avanzadas para medir la calidad de las respuestas:
- Métricas LLM-as-a-Judge:
Evaluación automática de respuestas para detectar errores, incoherencias o desviaciones del contexto. - Métricas heurísticas:
Evaluaciones rápidas sin necesidad de modelos externos.
Ejemplo de uso:
from opik.evaluation.metrics import Hallucination
metric = Hallucination()
score = metric.score(
input="¿Cuál es la capital de Francia?",
output="París",
context=["Francia es un país en Europa."]
)
print(score)
Beneficios principales de Opik
- Preparado para producción: Manejo de grandes volúmenes de datos en entornos reales.
- Flexible y extensible: Personalización de métricas e integraciones.
- Amigable con CI/CD: Fácil incorporación en pipelines de calidad y validación continua.
- Open Source: Libertad total para modificar y adaptar a necesidades específicas.
Conclusión
A medida que las aplicaciones de IA evolucionan de prototipos a soluciones críticas en producción, Opik se convierte en una herramienta esencial para asegurar su calidad, rendimiento y fiabilidad.
Ya sea para construir asistentes conversacionales, motores de búsqueda basados en RAG o arquitecturas agenticas complejas, Opik ofrece la infraestructura necesaria para optimizar, evaluar y monitorizar aplicaciones basadas en LLM con total confianza.
Para más información, acceso a la documentación completa y guías de despliegue:
https://github.com/comet-ml/opik
