Evaluieren Sie konversationelle KI-Agenten mit Amazon Bedrock

1. Die AI-Agenten für Konversationen gewinnen in sämtlichen Branchen immer mehr an Beliebtheit, aber ihre dynamische Natur macht traditionelle Testmethoden schwierig. 2. Die folgenden sind allgemeine Schmerzpunkte bei der Entwicklung von konversationalen AI-Agenten: langwieriges und repetitive Testen, Schwierigkeiten bei der Einrichtung von Testfällen und komplexe Fehlerbehebung und Nachverfolgung. 3. Die Agentenbewertung, eine Open-Source-Lösung, die auf Amazon Bedrock basiert und große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, schließt diese Lücken, indem sie umfassende Evaluierung und Validierung von konversationalen AI-Agenten im großen Stil ermöglicht. 4. Die Agentenbewertung bietet Unterstützung für beliebte Dienste, die Orchestrierung von gleichzeitigen Konversationen, konfigurierbare Hooks, um Aktionen zu validieren, Integration in CI/CD-Pipelines, eine generierte Testzusammenfassung und detaillierte Spuren für die Fehlerbehebung. 5. In diesem Beitrag zeigen wir, wie man die virtuelle Agententestung im großen Stil mit Amazon Bedrock und Agentenbewertung rationalisieren kann. 6. Der Lösungsüberblick umfasst die Erstellung eines Testplans mit drei konfigurierbaren Komponenten: Ziel, Evaluator und Test. 7. Der Testplan definiert die Funktionalität des Ziels und wie der Endbenutzer mit dem Ziel interagiert, einschließlich einer Serie von Schritten, die Interaktionen und erwartete Ergebnisse darstellen. 8. Der Evaluationsworkflow umfasst, dass der Evaluator basierend auf dem Testplan überlegt und die Antworten beurteilt, mit der Fähigkeit, das Gespräch zu initiieren und die Antworten des Ziel-Agents zu bewerten. 9. Der Überblick über den Anwendungsfall umfasst die Entwicklung eines Versicherungsanspruchsbearbeitungs-Agents mit Agenten für Amazon Bedrock und das Testen seiner Fähigkeit, relevante Informationen aus bestehenden Ansprüchen zu suchen und abzurufen. 10. Die Schritte zur Integration von Agentenbewertung in CI/CD-Pipelines umfassen das Schreiben von Testfällen, das Einrichten von GitHub-Aktionen, die Konfiguration von AWS-Anmeldedaten und das Ausführen des Tests.