Construindo Avaliações Eficazes de Agentes de IA: De Testes E2E a Avaliações N-1
Este artigo explora a construção de sistemas eficazes de avaliação de agentes de IA. O autor enfatiza que, embora os modelos estejam em constante melhoria, a avaliação continua crucial. Ele defende começar com avaliações de ponta a ponta (E2E), definindo critérios de sucesso e produzindo resultados simples de sim/não para identificar rapidamente problemas, refinar prompts e comparar o desempenho de diferentes modelos. Em seguida, avaliações "N-1", simulando interações anteriores do usuário, podem apontar diretamente para problemas, mas exigem a manutenção de interações "N-1" atualizadas. Pontos de verificação dentro dos prompts também são sugeridos para verificar a adesão do LLM aos padrões de conversa desejados. Finalmente, o autor observa que ferramentas externas simplificam a configuração, mas ainda são necessárias avaliações personalizadas adaptadas ao caso de uso específico.
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