Evaluación de agentes de IA conversacional con Amazon Bedrock

1.Los agentes de IA conversacional están aumentando en popularidad en varias industrias, pero su naturaleza dinámica hace que los métodos de prueba tradicionales sean desafiantes. 2.Los siguientes son dolores comunes al desarrollar agentes de IA conversacional: pruebas tediosas y repetitivas, dificultad para establecer casos de prueba adecuados y depuración y rastreo complejos. 3.Agent Evaluation, una solución de código abierto que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLMs) en Amazon Bedrock, aborda estas brechas al permitir la evaluación y validación exhaustivas de agentes de IA conversacional a gran escala. 4.Agent Evaluation ofrece soporte para servicios populares, orquestación de conversaciones concurrentes, ganchos configurables para validar acciones, integración en pipelines CI/CD, un resumen de prueba generado y trazas detalladas para depurar. 5.En este post, demostramos cómo simplificar la prueba de agentes virtuales a gran escala utilizando Amazon Bedrock y Agent Evaluation. 6.La visión general de la solución incluye la creación de un plan de prueba con tres componentes configurables: destino, evaluador y prueba. 7.El plan de prueba define la funcionalidad del destino y cómo el usuario final interactúa con el destino, incluyendo una serie de pasos que representan interacciones y resultados esperados. 8.El flujo de trabajo de evaluación implica que el evaluador razona y evalúa respuestas basadas en el plan de prueba, con la capacidad de iniciar la conversación y evaluar las respuestas del agente de destino. 9.La visión general del caso de uso implica desarrollar un agente de procesamiento de reclamos de seguro utilizando Agentes para Amazon Bedrock y probar su capacidad para buscar y recuperar información relevante de reclamos existentes. 10.Los pasos para integrar Agent Evaluation con pipelines CI/CD incluyen escribir casos de prueba, configurar GitHub Actions, configurar credenciales AWS y ejecutar la prueba.