O que há de novo e mudado no watsonx.governance ?.

IBM watsonx™ Versão 2.4.0

Uma nova versão do watsonx.governance foi lançada em junho de 2026.

Esta versão inclui as seguintes alterações:

Novas funcionalidades

Esta versão do " watsonx.governance inclui os seguintes recursos:

Avaliar modelos de prompt independentes sem criar implantações

Os modelos de prompt independentes agora são avaliados sem qualquer dependência de watsonx.ai™. Com isso, agora você pode avaliar modelos de prompt independentes diretamente no espaço de implantação, sem precisar criar implantações.

Em um espaço de implantação, agora você inicia uma avaliação na guia " Ativos ". Clique no menu para abrir um modelo de prompt independente e, em seguida, clique em Avaliar.

Não é mais possível criar implantações para modelos de prompt independentes.

Suas implantações atuais não serão afetadas por essas alterações.

Watsonx.governance já está disponível nos dispositivos IBM Z e LinuxONE

Agora você pode instalar o watsonx.governance serviço em hardware Red Hat OpenShift Container Platform, IBM Z e LinuxONE ( s390x ).

Criar detectores personalizados no Guardrail Manager

Agora você pode criar detectores de guard-rail personalizados no Guardrail Manager. Você cria um detector de guarda-corpo personalizado configurando as propriedades do detector, os parâmetros de entrada e a estrutura das solicitações e respostas do detector.

Anteriormente, só era possível criar detectores personalizados por meio da API.

Melhorias em Governance console

Esta versão também inclui melhorias em Governance console.

Melhorias na solução

Esta versão inclui atualizações para ajudá-lo a gerenciar ferramentas de IA:

• Um novo tipo de objeto, Ferramenta de IA
• Visualizações para o tipo de objeto Ferramenta de IA
• Uma entidade empresarial de biblioteca, a Tool Library, para atuar como empresa controladora das ferramentas de IA

Esta versão inclui uma nova entidade de biblioteca, a "Agent Library", que funciona como entidade pai para os agentes de IA.

Adicione telas favoritas ao seu painel

Agora você pode marcar telas como favoritas e exibi-las em um novo painel do painel de controle chamado “Telas Favoritas ”. Você pode adicionar telas favoritas nos painéis do usuário e do administrador para facilitar o acesso e aumentar a produtividade.

Para obter mais informações, consulte a seção “Adicionando o painel Telas Favoritas ”.

Visualizar anexos

Agora você pode visualizar arquivos PDF, de texto e de imagem diretamente no Governance console site, sem precisar baixá-los. Os arquivos são armazenados em uma Governance console pasta para garantir que o conteúdo não fique mais acessível quando a sessão expirar.

O recurso de visualização melhora a acessibilidade e a segurança dos documentos, permitindo que os usuários visualizem anexos sem sair da Governance console interface ou baixar arquivos para o sistema local.

Para obter mais informações, consulte Adicionar e gerenciar todos os arquivos (anexos).

Governance consolePara obter mais informações sobre os novos recursos e outras atualizações, consulte a seção “Novos recursos na versão 9.2.0 ” na OpenPages documentação.

Novidades das atualizações do 5.3.1

Esta versão inclui os seguintes recursos introduzidos nas correções da IBM® Software Hubwatsonx.governance versão 5.3.1 :

Avaliar métricas personalizadas para modelos de prompt utilizando um LLM como avaliador

Agora é possível avaliar métricas personalizadas para modelos de prompt e modelos de prompt independentes usando o LLM como avaliador ( LLMaaJ ). Com esse recurso, você pode definir critérios de avaliação específicos para cada domínio, além das métricas de qualidade integradas da IA generativa. Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) atua como um avaliador (juiz) para avaliar a qualidade das respostas geradas pela IA com base em uma lógica de avaliação personalizável.

Você pode usar o avaliador LLMaaJ na interface do usuário ou por meio do SDK watsonx.governancePython.

Compare métricas personalizadas no Evaluation Studio

Agora você pode usar o Evaluation Studio para comparar métricas personalizadas que configurou por meio de um monitor personalizado. Esse recurso suporta apenas a integração de endpoints para métricas personalizadas.

Configure monitores personalizados para modelos de prompt a partir da interface do usuário

Agora você pode configurar monitores personalizados (grupos de métricas) para modelos de prompt e modelos de prompt independentes nas páginas Projetos e Espaços.

Atualização da métrica de robustez natural

Watsonx.governance agora utiliza o granite-4-h-small modelo para gerar paráfrases para a métrica de robustez natural.

O granite-3-8b-instruct modelo utilizado anteriormente está obsoleto.

Para mais informações, consulte “Robustez natural ”.

Migrar casos de uso para a versão mais recente

Agora é possível migrar casos de uso de IA para o V2 usando uma ferramenta de linha de comando. Migre os casos de uso para garantir que eles sejam compatíveis com os recursos mais recentes.

Use o usecase-migration utilitário de linha de comando para realizar essa migração.

Para obter mais informações, consulte Migração de casos de uso com o utilitário usecase-migration

Atualizações

As seguintes atualizações foram introduzidas nesta versão:

Suporte aos idiomas espanhol e japonês para métricas de avaliação RAG

Agora é possível avaliar modelos de IA generativa para casos de uso de geração aumentada por recuperação (RAG) em espanhol e japonês. As seguintes métricas de avaliação agora oferecem suporte aos idiomas espanhol e japonês:

• Similaridade de resposta
• Relevância de resposta
• Relevância do contexto
• Fidelidade

Alterações na criação de modelos de prompt independentes

Ao criar um modelo de prompt independente, agora é necessário fornecer um nome de modelo de base. Além disso, o campo “ID do modelo da Fundação” agora é obrigatório.

Limites ampliados para o número de tokens nas avaliações do Monitoramento de Integridade do Modelo

As avaliações do Monitoramento de Saúde do Modelo agora suportam um número significativamente maior de tokens para cargas de trabalho de IA generativa de alto volume. Os campos de contagem de tokens individuais (input_token_count e output_token_count) aceitam valores de até 2.147.483.647, e os cálculos de contagem total agregada de tokens suportam valores de até 31 dígitos. Essa melhoria evita problemas de estouro numérico ao executar avaliações em cargas de trabalho com volumes muito grandes de tokens e janelas de avaliação prolongadas, o que melhora a escalabilidade e a confiabilidade em cenários de monitoramento de IA generativa.

Problemas relatados por clientes corrigidos nesta versão

Para obter uma lista dos problemas relatados pelos clientes que foram corrigidos nesta versão, consulte a Lista de correções para IBM Cloud Pak for Data no site de suporte do IBM.