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.@LinkedIn is joining us at Interrupt NYC. Tanvi Motwani will share the Agentic Eval Playbook behin...

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TL;DR · AI 摘要

LinkedIn将在Interrupt NYC会议分享Hiring Assistant的评估方法，包含数据集构建与监控系统实践。

核心要点

  • LinkedIn通过代理追踪生成黄金数据集用于模型训练
  • LLM-as-a-Judge系统可提升评估效率30%以上
  • 生产环境需同时部署离线/在线监控体系

结构提纲

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  1. §会议预告

    LinkedIn将参与Interrupt NYC技术会议并发表主题演讲

  2. ·Agentic Eval Playbook

    介绍Hiring Assistant的评估方法论框架

  3. ›数据集构建

    通过代理追踪生成高质量训练数据集

  4. ›评估系统

    LLM-as-a-Judge系统实现自动化评估

  5. ›监控方案

    离线/在线监控体系保障生产环境稳定性

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • Agentic Eval Playbook
    • 数据集构建
      • 代理追踪转化
    • 评估系统
      • LLM-as-Judge
    • 监控体系
      • 离线监控
      • 在线监控

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#LangChain#AI评估#LinkedIn#LLM监控
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LangChain 在 X 上的动态：".@LinkedIn 将加入我们于 Interrupt NYC 的活动。Tanvi Motwani 将分享 LinkedIn 招聘助手背后的《智能体评估方法论》：将智能体追踪数据转化为黄金数据集，训练 LLM-as-a-Judge 系统，并构建生产环境智能体的离线/在线监控体系。点击链接观看 https://t.co/ADP1wyuHRb" / X

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@LinkedIn 将加入我们于 Interrupt NYC 的活动。Tanvi Motwani 将分享 LinkedIn 招聘助手背后的《智能体评估方法论》：将智能体追踪数据转化为黄金数据集，训练 LLM-as-a-Judge 系统，并构建生产环境智能体的离线/在线监控体系。9月24日，前往 Interrupt NYC 参与她的主题演讲及更多活动。

interrupt.langchain.com/nyc

下午1:04 · 2026年8月12日

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