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Ship Real Agents: Hands-On Evals for Agentic Applications — Laurie Voss, Arize
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TL;DR · AI 摘要
本文介绍了如何对AI代理系统进行实际评估，包括设置追踪、分析数据、编写不同类型的评估方法和元评估。
核心要点
- 需要通过追踪捕获原始数据来运行评估
- 可以使用三种评估方式：代码评估、LLM评估和自定义评估
- 元评估用于验证评估者的判断准确性
结构提纲
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- §引言
介绍演讲者Laurie Voss及其在AI评估方面的经验。
解释为什么评估对于AI代理系统比简单LLM调用更复杂。
- ·追踪设置
说明如何通过追踪捕获评估所需的原始数据。
- ·评估类型
介绍三种评估方法：代码评估、LLM评估和自定义评估。
- ·元评估
描述如何验证评估者的判断准确性。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- AI代理系统评估
- 评估重要性
- 比简单LLM调用更复杂
- 追踪设置
- 捕获原始数据
- 评估类型
- 代码评估
- LLM评估
- 自定义评估
- 元评估
- 验证评估者判断
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
需要通过追踪捕获原始数据来运行评估
可以使用三种评估方式：代码评估、LLM评估和自定义评估
元评估用于验证评估者的判断准确性
#AI评估#代理系统#LLM