AI Healthcheck

Garantía continua para sistemas de IA

Monitoree continuamente LLMs, SLMs, pipelines RAG, agentes y bases de datos vectoriales para detectar deriva, sesgo, alucinación, exposición a inyección de prompts y regresiones de políticas — con empaquetado de evidencias para FedRAMP, ISO 42001, NIST AI RMF y SOC 2.

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Vea AI Healthcheck en acción

Garantía en todo el stack de IA

HealthCheck se ejecuta junto a sus modelos y agentes — sin cambios de código en la aplicación. El sondeo continuo, el establecimiento de líneas base y las pruebas de regresión generan la evidencia que solicitan los auditores.

Deriva y línea base de rendimiento

Establece líneas base del comportamiento del modelo en prompts, latencia y distribuciones de salida. Alerta cuando la producción se desvía de su línea base validada — para LLMs, SLMs, RAG y bases de datos vectoriales.

Monitoreo de sesgo y equidad

Puntuaciones auditables de equidad en categorías protegidas y segmentos demográficos personalizados. Líneas de tendencia, atribución por prompt y evidencia exportable para reguladores.

Pruebas de alucinación y factualidad

Regresión continua de factualidad contra sus conjuntos de verdad curados. Detecte cuándo una actualización de modelo o cambio de prompt degrada silenciosamente la calidad de respuesta.

Postura contra inyección de prompts

Sondas adversarias recurrentes contra su stack desplegado — mide si los guardrails siguen funcionando a medida que cambian los prompts, herramientas y proveedores.

Integración CI/CD

Controles de políticas como código se ejecutan pre-despliegue en cada cambio de modelo o prompt. Bloquea lanzamientos que fallan cualquier prueba configurada — deriva, sesgo, inyección o factualidad.

Atestación de cumplimiento

Genere automáticamente paquetes de evidencia para FedRAMP, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, SOC 2 y EU AI Act. Mapeo de controles, POA&Ms y artefactos de monitoreo continuo.

Capacidades clave

Deriva de modelos y establecimiento de línea base de rendimiento en LLMs, SLMs y bases de datos vectoriales

Monitoreo de sesgo y equidad con puntuaciones auditables

Pruebas de regresión de alucinación y factualidad

Pruebas de postura contra inyección de prompts y jailbreak

Monitoreo de integridad de datos para fuentes de entrenamiento y recuperación

Generación de atestación de cumplimiento (FedRAMP, ISO 42001, NIST AI RMF, SOC 2)

Integración CI/CD con controles de políticas como código

Escaneo continuo de vulnerabilidades y descubrimiento de activos

Detección de deriva de configuración con orientación de remediación

Priorización de riesgos con puntuación por contexto de negocio

Qué puede monitorear HealthCheck

¿Despliegue con muchos agentes o con muchos modelos? HealthCheck cubre ambos.

LLMs (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, autohospedados)

SLMs y modelos ajustados

Pipelines RAG y bases de datos vectoriales

Frameworks de agentes (LangChain, OpenAI Assistants, personalizados)

Gateways MCP y A2A

Fuentes de datos de entrenamiento y recuperación

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