Valuta gli agenti di intelligenza artificiale conversazionale con Amazon Bedrock

1.Gli agenti di intelligenza artificiale conversazionale stanno diventando sempre più popolari attraverso le industrie, ma la loro natura dinamica rende i metodi di test tradizionali sfidanti. 2.I seguenti sono punti dolenti comuni nello sviluppo di agenti di intelligenza artificiale conversazionale: test ripetitivi e noiosi, difficoltà nell'allestire casi di test appropriati e debug e tracciatura complessi. 3.La valutazione dell'agente, una soluzione open-source che utilizza grandi modelli di linguaggio (LLM) su Amazon Bedrock, affronta queste lacune consentendo una valutazione e una convalida approfondite degli agenti di intelligenza artificiale conversazionale su larga scala. 4.La valutazione dell'agente offre supporto per servizi popolari, orchestrazione di conversazioni concorrenti, hook configurabili per validare azioni, integrazione in pipeline CI/CD, un riassunto di test generato e tracce dettagliate per il debug. 5.In questo post, dimostriamo come semplificare il test di agenti virtuali su larga scala utilizzando Amazon Bedrock e la valutazione dell'agente. 6.La panoramica della soluzione include la creazione di un piano di test con tre componenti configurabili: target, valutatore e test. 7.Il piano di test definisce la funzionalità del target e come l'utente finale interagisce con il target, compresi una serie di passaggi che rappresentano interazioni e risultati attesi. 8.Il flusso di lavoro di valutazione coinvolge il valutatore che ragiona e valuta le risposte in base al piano di test, con la capacità di iniziare la conversazione e valutare le risposte dell'agente target. 9.La panoramica del caso d'uso coinvolge lo sviluppo di un agente di elaborazione delle richieste di assicurazione utilizzando Agenti per Amazon Bedrock e testare la sua capacità di cercare e recuperare informazioni pertinenti da richieste esistenti. 10.I passaggi per integrare la valutazione dell'agente con le pipeline CI/CD includono la scrittura di casi di test, l'allestimento delle azioni di GitHub, la configurazione delle credenziali AWS e l'esecuzione del test.