Vurdering af konversations-AI-agenter med Amazon Bedrock

1. Conversational AI-agenter bliver stadig mere populære tværs over industrierne, men deres dynamiske natur gør traditionelle testmetoder udfordrende. 2. Følgende er almindelige smertepunkter ved udviklingen af conversational AI-agenter: træls og repetitiv testing, vanskeligheder ved at opstille korrekte testcases og kompleks fejlfinding og sporning. 3. Agent Evaluation, en open-source-løsning, der anvender store sprogmodeller (LLM'er) på Amazon Bedrock, adresserer disse huller ved at muliggøre omfattende evaluering og validering af conversational AI-agenter i stor skala. 4. Agent Evaluation tilbyder understøttelse af populære tjenester, orkestrering af samtidige samtaler, konfigurerbare hooks til at validere handlinger, integration i CI/CD-pipelines, en genereret testsummary og detaljerede spor til fejlfinding. 5. I dette indlæg viser vi, hvordan man kan strømline virtuel agent-testning i stor skala ved hjælp af Amazon Bedrock og Agent Evaluation. 6. Løsningen omfatter en oversigt over, hvordan man opretter en testplan med tre konfigurerbare komponenter: mål, evaluator og test. 7. Testplanen definerer målets funktion og hvordan slutbrugeren interagerer med målet, herunder en række trin, der repræsenterer interaktioner og forventede resultater. 8. Evaluationsworkflowen omfatter, at evaluatoren resonerer og vurderer svar baseret på testplanen, med mulighed for at initiere samtalen og evaluere mål-agentens svar. 9. Use case-oversigten omfatter udviklingen af en forsikringskravbehandling-agent ved hjælp af Agents for Amazon Bedrock og testning af dens evne til at præcist søge og hente relevante oplysninger fra eksisterende krav. 10. Trinnene til at integrere Agent Evaluation med CI/CD-pipelines omfatter at skrive testcases, opsætte GitHub Actions, konfigurere AWS-legitimationsoplysninger og køre testen.