아마존 베드락을 사용하여 대화형 AI 에이전트 평가

1. 대화형 AI 에이전트는 산업 전반에서 점점 더 인기를 얻고 있지만, 그들의 동적 특성 때문에 전통적인 테스트 방법이 어려워지고 있습니다. 2. 대화형 AI 에이전트 개발에서 일반적인 고통 지점은 지루하고 반복적인 테스트, 적절한 테스트 케이스를 설정하는 어려움, 복잡한 디버깅 및 추적입니다. 3. Amazon Bedrock에서 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 오픈 소스 솔루션인 Agent Evaluation은 이러한 격차를 메워 대화형 AI 에이전트의 포괄적인 평가 및 검증을 가능하게 합니다. 4. Agent Evaluation은 인기 있는 서비스 지원, 동시 대화의 오케스트라, 액션을 확인하는 데 사용할 수 있는 구성 가능한 후크, CI/CD 파이프라인 통합, 테스트 요약 생성, 디버깅을 위한 자세한 추적을 제공합니다. 5. 이 게시물에서는 Amazon Bedrock 및 Agent Evaluation을 사용하여 대규모에서 가상 에이전트 테스트를 간소화하는 방법을 보여줍니다. 6. 솔루션 개요에는 세 가지 구성 요소로 구성된 테스트 계획이 포함됩니다. 대상, 평가자, 테스트입니다. 7. 테스트 계획은 대상의 기능과 최종 사용자가 대상과 상호 작용하는 방법을 정의합니다. 이를테면 사용자와의 상호 작용을 나타내는 일련의 단계와 예상 결과입니다. 8. 평가 워크플로는 평가자가 테스트 계획에 따라 응답을 평가하고 대화의 시작을 가능하게 하는 기능을 포함합니다. 9. 사용 사례 개요에는 Amazon Bedrock에서 Agent를 사용하여 보험 청구 처리 에이전트를 개발하고, 기존 청구에서 관련 정보를 정확하게 검색하고 검색하는 기능을 테스트하는 것입니다. 10. CI/CD 파이프라인과 Agent Evaluation을 통합하는 단계에는 테스트 케이스를 작성하는 것, GitHub Actions을 설정하는 것, AWS 자격 증명을 구성하는 것, 테스트를 실행하는 것이 포함됩니다.