Amazon Bedrock ile konuşmacı AI ajanları değerlendirin

1.Konuşma AI ajanları, sektörler arasında giderek daha popüler hale gelirken, dinamik doğaları geleneksel test yöntemlerini zorlaştırıyor. 2.Konuşma AI ajanlarının geliştirilmesinde yaygın olarak karşılaşılan ağrı noktaları arasında, yorucu ve tekrarlı testler, uygun test vakalarının kurulmasının zorluğu ve karmaşık hata ayıklama ve izleme sayılabilir. 3.Amazon Bedrock'te büyük dil modellerini (LLM) kullanarak Agent Evaluation adlı açık kaynaklı bir çözüm, bu boşlukları dolduruyor ve konuşma AI ajanlarının tam olarak değerlendirilmesini ve doğrulanmasını büyük ölçekte mümkün hale getiriyor. 4.Agent Evaluation, popüler hizmetler için destek, eşzamanlı konuşmaların orkestrasyonu, eylem doğrulama için yapılandırılabilir kancalar, CI/CD borularına entegrasyon, oluşturulan test özetleri ve hata ayıklama için ayrıntılı izler gibi özelliklerle donatılmıştır. 5.Bu gönderide, Amazon Bedrock ve Agent Evaluation kullanarak büyük ölçekte sanal ajan testlerini kolaylaştırıyoruz. 6.Çözüm genel bakışında, üç yapılandırılabilir bileşenle birlikte oluşturulan bir test planı bulunmaktadır: hedef, değerlendirici ve test. 7.Test planı, hedefin işlevselliğini ve hedefle kullanıcı etkileşiminin nasıl olduğunu, adımlar dizisine dayalı olarak temsil eden adımlar ve beklenen sonuçlar da dahil olmak üzere, belirtir. 8.Değerlendirme akışı, değerlendiricinin test planına dayanarak yanıtlara dayanabilmesi ve hedef ajanın yanıtlarını değerlendirebilmesini içerir. 9.Çözüm genel bakışında, Amazon Bedrock için Agents kullanarak sigara tazminatı iddialarını işleme ajanı geliştiriliyor ve bu ajanın, var olan iddialardan ilgili bilgileri arama ve geri alma yeteneğini test etmek için kullanılır. 10.Agent Evaluation'ı CI/CD borularına entegre etmek için adımlar arasında, test vakalarının yazılması, GitHub Actions'ın kurulması, AWS kimlik bilgilerinin yapılandırılması ve testin çalıştırılması sayılabilir.