Évaluez les agents de l'IA conversationnelle avec Amazon Bedrock

1. Les agents d'IA conversationnels sont de plus en plus populaires dans les différentes industries, mais leur nature dynamique rend les méthodes de test traditionnelles difficiles. 2. Les points douloureux courants dans le développement des agents d'IA conversationnels sont les tests fastidieux et répétitifs, la difficulté à établir des cas de test appropriés et le débogage et la traçabilité complexes. 3. L'évaluation de l'agent, une solution open-source utilisant de grands modèles de langage (LLM) sur Amazon Bedrock, remplit ces lacunes en permettant une évaluation et une validation exhaustives des agents d'IA conversationnels à grande échelle. 4. L'évaluation de l'agent offre une prise en charge des services populaires, une orchestration de conversations concurrentes, des hooks configurables pour valider les actions, une intégration dans les pipelines CI/CD, un résumé de test généré et des traces détaillées pour le débogage. 5. Dans cet article, nous montrons comment rationaliser les tests d'agents virtuels à grande échelle en utilisant Amazon Bedrock et l'évaluation de l'agent. 6. La vue d'ensemble de la solution comprend la création d'un plan de test avec trois composants configurables : cible, évaluateur et test. 7. Le plan de test définit la fonctionnalité de la cible et comment l'utilisateur final interagit avec la cible, y compris une série d'étapes représentant les interactions et les résultats attendus. 8. Le flux de travail d'évaluation implique que l'évaluateur raisonne et évalue les réponses en fonction du plan de test, avec la capacité d'initier la conversation et d'évaluer les réponses de l'agent cible. 9. La vue d'ensemble de l'exemple d'application concerne le développement d'un agent de traitement des réclamations d'assurance utilisant les agents pour Amazon Bedrock et le test de sa capacité à rechercher et à récupérer des informations pertinentes à partir des réclamations existantes. 10. Les étapes pour intégrer l'évaluation de l'agent dans les pipelines CI/CD comprennent l'écriture de cas de test, la configuration des actions GitHub, la configuration des informations d'identification AWS et l'exécution du test.