Amazon Bedrockを使用して会話型AIエージェントを評価

1.業界全体で会話型AIエージェントがますます人気を博しているが、動的な性質が伝統的なテスト方法を困難にしている。 2.会話型AIエージェントの開発で一般的に遭遇する痛点は、退屈で繰り返されるテスト、適切なテストケースの設定の困難、複雑なデバッグとトレースである。 3.Amazon Bedrock上で大規模言語モデル(LLM)を使用するオープンソースソリューションAgent Evaluationがこれらのギャップを解消し、会話型AIエージェントの包括的な評価と検証を可能にしている。 4.Agent Evaluationは、人気のあるサービスのサポート、並行会話のオーケストレーション、検証アクションのための構成可能なフック、CI/CDパイプラインとの統合、テストサマリーの生成、デバッグのための詳細なトレースを提供している。 5.このポストでは、Amazon BedrockとAgent Evaluationを使用して仮想エージェントのテストを大規模で効率化する方法を示す。 6.ソリューション概要には、3つの構成可能なコンポーネントで構成されるテストプランが含まれる：ターゲット、評価者、テスト。 7.テストプランは、ターゲットの機能と、ターゲットとインタラクションする方法を定義し、会話の系列を表す一連の手順と期待される結果を含む。 8.評価ワークフローでは、評価者がテストプランに基づいて、会話を開始し、ターゲットエージェントの応答を評価する。 9.ユースケース概要は、Amazon Bedrock上でAgentsを使用して保険請求処理エージェントを開発し、既存の請求情報を適切に検索し、回収する能力をテストするものである。 10.Agent EvaluationをCI/CDパイプラインに統合する手順は、テストケースの書き込み、GitHub Actionsの設定、AWS資格情報の設定、テストの実行を含む。