Construire des évaluations efficaces d'agents IA : des tests E2E aux évaluations N-1
Cet article explore la construction de systèmes d'évaluation efficaces pour les agents d'IA. L'auteur souligne que, même si les modèles s'améliorent constamment, l'évaluation reste cruciale. Il préconise de commencer par des évaluations de bout en bout (E2E), en définissant des critères de succès et en produisant des résultats simples oui/non pour identifier rapidement les problèmes, affiner les invites et comparer les performances de différents modèles. Ensuite, les évaluations "N-1", simulant les interactions précédentes de l'utilisateur, peuvent directement identifier les problèmes, mais nécessitent la maintenance d'interactions "N-1" actualisées. Des points de contrôle dans les invites sont également suggérés pour vérifier la conformité du LLM aux modèles de conversation souhaités. Enfin, l'auteur remarque que les outils externes simplifient la configuration, mais des évaluations personnalisées adaptées au cas d'utilisation spécifique restent nécessaires.
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