Effektive Bewertung von KI-Agenten: Von E2E-Tests zu N-1-Bewertungen

Dieser Artikel untersucht den Aufbau effizienter Bewertungssysteme für KI-Agenten. Der Autor betont, dass trotz kontinuierlicher Modellverbesserungen die Bewertung unerlässlich bleibt. Er empfiehlt, mit End-to-End (E2E)-Bewertungen zu beginnen, Erfolgskriterien zu definieren und einfache Ja/Nein-Ergebnisse auszugeben, um Probleme schnell zu identifizieren, Prompts zu verfeinern und die Leistung verschiedener Modelle zu vergleichen. Anschließend können „N-1“-Bewertungen, die vorherige Benutzerinteraktionen simulieren, Probleme direkt aufzeigen, erfordern jedoch die Aktualisierung der „N-1“-Interaktionen. Auch Checkpoints in den Prompts werden vorgeschlagen, um die Einhaltung der gewünschten Konversationmuster durch das LLM zu überprüfen. Schließlich merkt der Autor an, dass externe Tools die Einrichtung vereinfachen, aber dennoch kundenspezifische Bewertungen erforderlich sind, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sind.