Funcionamiento del marco de evaluación

Funcionamiento del marco de evaluación

Funcionamiento del marco de evaluación

Marco de evaluación de la IA de Beam

Este marco evalúa los agentes de IA utilizando un enfoque estructurado para medir la precisión y el rendimiento.

  1. Configuración del conjunto de datos de prueba: Defina las entradas de muestra, los criterios de evaluación y los resultados esperados para cada paso.

  1. Ejecución de la evaluación: ejecute el agente con el conjunto de datos de prueba para recopilar los resultados de cada paso.

  1. Evaluación de precisión automatizada: Compare las salidas del agente con los resultados esperados para calcular una puntuación de precisión (0-100%).

  1. Monitorizar y Mejorar: Revise la puntuación de precisión del agente para supervisar y mejorar su agente mediante el aumento de la puntuación de precisión.

Proceso de configuración de la evaluación

Esta guía te guía a través de los pasos clave para configurar una evaluación para tu agente de IA utilizando el marco de trabajo de Beam AI.
Esta guía te guía a través de los pasos clave para configurar una evaluación para tu agente de IA utilizando el marco de trabajo de Beam AI

  1. Crear conjunto de datos de prueba

  • Comience por crear un conjunto de datos de prueba específico. En él se almacenarán las distintas entradas y salidas previstas necesarias para evaluar el rendimiento de su agente.

  • Comience por crear un conjunto de datos de prueba específico. En él se almacenarán las distintas entradas y salidas esperadas necesarias para evaluar el rendimiento de su agente.


  1. Definir entradas de muestra

  • Poblar el conjunto de datos con entradas de ejemplo que representen escenarios del mundo real con los que es probable que se encuentre su agente. Estas entradas forman la base para probar lo bien que el agente maneja diferentes situaciones.

  1. Ejecutar Agente y Capturar Salidas

  • Ejecute el agente con las entradas de muestra que ha definido. Las respuestas del agente se registrarán y se pueden utilizar como un conjunto preliminar de salidas para guiar la configuración de los resultados esperados.

  1. Defina los criterios de evaluación

  • Establezca criterios específicos para evaluar las respuestas del agente. Los criterios deben centrarse en la precisión, la relevancia y la alineación con el resultado esperado para cada paso del flujo de trabajo.

    Establezca criterios específicos para evaluar las respuestas de los agentes

  1. Defina los resultados esperados

  • Utilice las respuestas iniciales del agente o las respuestas ideales creadas manualmente como el conjunto "dorado" de resultados esperados. Estos resultados esperados serán el punto de referencia para evaluar el rendimiento del agente en pruebas posteriores.

  • Utilice las respuestas iniciales del agente o las respuestas ideales creadas manualmente como el conjunto "dorado" de salidas esperadas. Estos resultados esperados serán el punto de referencia para evaluar el rendimiento del agente en pruebas posteriores.

  • Utilice las respuestas iniciales del agente o las respuestas ideales creadas manualmente como el conjunto "dorado" de salidas esperadas. Estos resultados esperados serán el punto de referencia para evaluar el rendimiento del agente en pruebas posteriores.

  1. Prueba y mejora la precisión de los agentes

  • Ejecutar la evaluación completa para probar las respuestas del agente frente a los resultados esperados. Revise los resultados y perfeccione el conjunto de datos, los criterios y los resultados esperados de forma iterativa para mejorar la precisión y fiabilidad del agente

Empieza hoy

Empezar a crear agentes de IA para automatizar procesos

Únase a nuestra plataforma y empiece a crear agentes de IA para diversos tipos de automatizaciones.

Empieza hoy

Empezar a crear agentes de IA para automatizar procesos

Únase a nuestra plataforma y empiece a crear agentes de IA para diversos tipos de automatizaciones.

Empieza hoy

Empezar a crear agentes de IA para automatizar procesos

Únase a nuestra plataforma y empiece a crear agentes de IA para diversos tipos de automatizaciones.