Tabela ocen agentów AI
W niniejszym artykule przedstawiono przejrzysty przegląd wyników ocen (Evals), porównanie zachowań oczekiwanych z rzeczywistymi oraz zasoby dotyczące rozwiązywania problemów związanych z agentami AI w Tulip.
Przegląd
Systematyczna ocena agentów AI ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia ich niezawodności, dokładności oraz zgodności z korporacyjnymi standardami wydajności, zwłaszcza w przypadku wdrażania w środowiskach produkcyjnych, podlegających regulacjom lub w inny sposób wrażliwych.
Tabele „Evals” to narzędzia służące do pomiaru wydajności agentów AI w szerokim zakresie rzeczywistych zadań. Porównując oczekiwane wyniki z rzeczywistymi w standardowych scenariuszach, można wykrywać luki, kierować procesem ulepszania oraz śledzić regresję w czasie. Konsekwentne stosowanie narzędzi „Evals” zapewnia przejrzystość, powtarzalność i pewność w całym cyklu życia agenta.
Dlaczego warto korzystać z Evals?
- Niezawodność: Upewnij się, że agenci działają zgodnie z zamierzeniami przed ich powszechnym wdrożeniem.
- Identyfikowalność: Dokumentuj procesy podejmowania decyzji i zmiany w czasie.
- Analiza porównawcza: Szybkie porównywanie agentów, podpowiedzi lub konfiguracji.
- Rozwiązywanie problemów: śledź awarie i monitoruj postępy między kolejnymi wersjami.
- Ciągłe doskonalenie: Zapewnij pętlę informacji zwrotnej dla projektowania monitów i agentów.
Cykl życia agenta
- Utwórz agenta
Zdefiniuj zakres działania agenta, narzędzia i początkowy komunikat. - Przeprowadź testy
Przetestuj agenta pod kątem komunikatów zawartych w tabeli testów. - Dokumentacja wydajności
Zapisz oczekiwane i rzeczywiste wyniki oraz wyniki pozytywne i negatywne. - Udoskonal polecenie
Zaktualizuj lub zmodyfikuj polecenie, aby uwzględnić dodatkowe przypadki użycia lub poprawić działanie. - Ponownie uruchom testy
Przeprowadź test ponownie, używając tych samych poleceń i zbioru danych, aby zapewnić rzetelne porównanie. - Powtarzaj
Powtarzaj ten cykl, aż agent będzie konsekwentnie spełniał kryteria wydajności.
Jak korzystać z testów
- Zdefiniuj jasne polecenia testowe:
Wybierz realistyczne polecenia użytkownika lub scenariusze, z którymi agent musi sobie poradzić. - Ustal oczekiwane wyniki:
Zapisz precyzyjne, mierzalne kryteria sukcesu dla każdego scenariusza. - Uruchom agenta:
Przetestuj agenta, wykorzystując każdą instrukcję w kontrolowanych warunkach. - Zadokumentuj rzeczywiste wyniki:
Zapisz rzeczywiste wyniki lub zachowanie zaobserwowane u agenta. - Ocena pozytywna/negatywna:
Czy agent spełnił kryteria? Zaznacz odpowiednio. - Dodaj komentarze:
Odnotuj braki, nieoczekiwane zachowania lub pomysły na ulepszenia. - Stwórz „złoty zbiór danych”: wyselekcjonowany zestaw przykładów obejmujący podstawowe przypadki użycia agenta. Przetestuj każdą zmianę polecenia w odniesieniu do tego zbioru danych i wprowadź ją do produkcji tylko wtedy, gdy wskaźniki ulegną poprawie; w przeciwnym razie kontynuuj iterację.
Jak interpretować tabelę ocen
| Kolumna | Opis |
|---|---|
| Prompt | Dane wprowadzone przez użytkownika lub scenariusz przekazany agentowi (to, co testujesz). |
| Oczekiwany wynik | Konkretny, poprawny wynik, jakiego oczekujesz od agenta w tej sytuacji. |
| Rzeczywisty wynik | To, co agent faktycznie wygenerował lub zrobił w odpowiedzi na polecenie. |
| Zaliczone/Niezaliczone | Zaliczone, jeśli wynik oczekiwany i rzeczywisty są zgodne; w przeciwnym razie – niezaliczone. |
| Uwagi/komentarze | Wszelkie wyjaśnienia, informacje dotyczące rozwiązywania problemów lub kontekst wyniku. |
Przykładowa tabela ocen
| Nazwa agenta: Przykładowy asystent ds. kontroli jakości |
|---|
| Polecenie | Oczekiwany wynik | Rzeczywisty wynik | Zaliczone/Niezaliczone | Uwagi/komentarze ||---------------------------------|-----------------------------------------------|-------------------------------------------------|----------------------|-----------|-----------------------------------|| „Podsumuj wczorajszy dziennik.” | Zwięzłe, dokładne podsumowanie zawierające kluczowe wskaźniki. | Podsumowanie dokładne, brak sekcji dotyczącej przestojów. | Niepowodzenie | Popraw polecenie dotyczące informacji o przestojach. || „Znajdź wszystkie otwarte zlecenia zakupowe dla linii 3” | Prawidłowa lista otwartych zleceń zakupowych dla linii 3. | Zwrócono wszystkie otwarte zamówienia, a lista była poprawna. | Zaliczone | || „Wygeneruj raport na koniec dnia.” | Kompletny raport zawierający zdarzenia kontroli jakości. | Pominięto sekcję dotyczącą zdarzeń kontroli jakości. | Niezaliczone | Należy sprawdzić integrację danych dotyczących zdarzeń kontroli jakości. |
Więcej informacji
Rozwiązywanie problemów
Jeśli napotkasz problemy z jakimkolwiek agentem AI, masz pytania dotyczące kryteriów oceny lub chcesz podzielić się opinią, odwiedź stronę Tulip Community.