Beam AI Evaluierungsrahmen
Dieses Framework bewertet KI-Agenten mit einem strukturierten Ansatz zur Messung von Genauigkeit und Leistung.
Testdatensatzerstellung: Definieren Sie Beispiel-Eingaben, Bewertungskriterien und erwartete Ausgaben für jeden Schritt.
Durchführung der Bewertung: Führen Sie den Agenten mit dem Testdatensatz aus, um Ergebnisse für jeden Schritt zu sammeln.
Automatisierte Genauigkeitsbewertung: Vergleichen Sie die Ausgaben des Agenten mit den erwarteten Ergebnissen, um eine Genauigkeitsbewertung (0-100%) zu berechnen.
Überwachen und Verbessern: Überprüfen Sie die Genauigkeitsbewertung des Agents, um Ihren Agenten durch Erhöhung der Genauigkeitsbewertung zu überwachen und zu verbessern.
Einrichtungsprozess der Bewertung
Dieser Leitfaden führt Sie durch die wichtigsten Schritte bei der Einrichtung einer Bewertung für Ihren KI-Agenten mit dem Beam AI-Rahmenwerk.
Erstellen Sie einen Testdatensatz
Beginnen Sie mit der Erstellung eines speziellen Test-Datensatzes. Dieser wird die verschiedenen Eingaben und erwarteten Ausgaben enthalten, die zur Bewertung der Leistung Ihres Agenten benötigt werden.
Beispieleingaben definieren
Füllen Sie den Datensatz mit Beispiel-Eingaben, die realistische Szenarien darstellen, auf, denen Ihr Agent wahrscheinlich begegnen wird. Diese Eingaben bilden die Grundlage, um zu testen, wie gut der Agent verschiedene Situationen bewältigt.
Agent ausführen & Ausgaben erfassen
Führen Sie den Agenten mit den von Ihnen definierten Beispiel-Eingaben aus. Die Antworten des Agenten werden aufgezeichnet und können als vorläufige Ausgabe verwendet werden, um die Einrichtung der erwarteten Ergebnisse zu leiten.
Bewertungskriterien definieren
Legen Sie spezifische Kriterien zur Bewertung der Antworten des Agenten fest. Die Kriterien sollten sich auf Genauigkeit, Relevanz und Übereinstimmung mit dem erwarteten Ergebnis für jeden Schritt im Arbeitsablauf konzentrieren.
Erwartete Ergebnisse definieren
Verwenden Sie die anfänglichen Antworten des Agenten oder manuell erstellte ideale Antworten als das „goldene“ Set erwarteter Ausgaben. Diese erwarteten Ausgaben dienen als Benchmark zur Bewertung der Leistungsfähigkeit des Agenten in späteren Tests.
Agentengenauigkeit testen und verbessern
Führen Sie die vollständige Bewertung durch, um die Antworten des Agenten mit den erwarteten Ergebnissen zu vergleichen. Überprüfen Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie den Datensatz, die Kriterien und die erwarteten Ergebnisse iterativ, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Agenten zu verbessern.