Оценка разговорных агентов AI с помощью Amazon Bedrock

1.Агенты разговорного ИИ становятся все более популярными в различных отраслях, но их динамичная природа делает традиционные методы тестирования сложными. 2.Следующие являются общими проблемами при разработке разговорных агентов ИИ: утомительное и повторяющееся тестирование, трудности в настройке подходящих тестовых случаев и сложное отладка и трассировка. 3.Оценка Агента, открытый исходный код, использующий крупные языковые модели (КЯМ) на Amazon Bedrock, решает эти пробелы, позволяя проводить всестороннюю оценку и валидацию разговорных агентов ИИ в масштабе. 4.Оценка Агента обеспечивает поддержку популярных сервисов, оркестрацию параллельных разговоров, настраиваемые хуки для валидации действий, интеграцию в CI/CD-конвейеры, сгенерированный отчет о тестировании и подробные трассы для отладки. 5.В этом посте мы демонстрируем, как ускорить тестирование виртуальных агентов в масштабе с помощью Amazon Bedrock и оценки Агента. 6.Обзор решения включает в себя создание плана тестирования с тремя настраиваемыми компонентами: целями, оценщиком и тестом. 7.План тестирования определяет функциональность цели и то, как конечный пользователь взаимодействует с целями, включая серию шагов, представляющих взаимодействия и ожидаемые результаты. 8.Поток оценки включает в себя оценщика, который разумно оценивает ответы на основе плана тестирования, с возможностью инициировать разговор и оценивать ответы целевого агента. 9.Обзор использования включает в себя разработку агента по обработке страховых претензий с помощью Агентов для Amazon Bedrock и тестирование его способности точно искать и извлекать соответствующую информацию из существующих претензий. 10.Шаги по интеграции оценки Агента с CI/CD-конвейерами включают в себя написание тестовых случаев, настройку GitHub Actions, настройку учетных данных AWS и запуск теста.