Команда разработала многослойную систему оценки для LLM-агента на базе LangGraph и AWS. Этот подход позволяет избежать интуитивных решений и обеспечивает надежную проверку качества вывода, что критично для построения AI-решений.
Проблема с оценкой LLM-агента
В отличие от традиционных программных систем, где оценки основаны на тестах функций и интеграции, оценка для LLM-агента включает более сложные аспекты. Например, нужно учесть качество беседы, корректность маршрутизации запросов и полезность полученной информации.
В процессе работы команда столкнулась с несколькими критическими вызовами. Было необходимо создать структуру, которая бы учитывала разные аспекты оценки: качество разговоров, качество оркестрации и качество поиска. Каждый слой мог по-своему влиять на конечный результат.
Структура оценки и её преимущества
Для обоснования своих тестов разработчики использовали формат .eval.yaml. Он позволил создать чёткую структуру с тестовыми случаями, связанными с реальными сценариями использования. Этот способ также упростил рецензирование изменений в процессе работы, давая возможность сосредоточиться на отдельных аспектах.
Каждый тест имел четкие критерии успеха, включая детерминированные проверки и метрики, соответствующие выводам LLM. Например, команда могла оценить, корректно ли был вызван инструмент с правильными параметрами и насколько актуальным был ответ от AI.
Что это значит для разработчиков
Для разработчиков это означает возможность повысить точность и надежность инструментов AI. Создание более структурированного подхода к оценке позволяет избежать проблем, возникающих из-за неверных интерактивных запросов. Таким образом, процесс разработки становится более предсказуемым и управляемым.
Следующим шагом для команды будет дальнейшее совершенствование системы оценки и её интеграция с новыми инструментами и платформами, что поможет увеличить эффективность работы LLM-агента.