Évaluation des agents et des modèles

L’évaluation des agents attribue un score à ce qu’un agent a réellement fait : achèvement des actions, choix des outils, hallucinations et respect de la RAG. Vous avez toutes les informations pour déterminer s’il a bien fonctionné, sans avoir à le deviner à partir de contrôles ponctuels.

Avec l’échantillonnage, l’essentiel du trafic échappe à l’évaluation et les échecs qui atteignent vos clients proviennent généralement dans la portion que personne n’a inspectée. Comme le juge est un petit modèle plutôt qu’un LLM frontière, vous pouvez vous permettre d’évaluer chaque interaction plutôt qu’une sélection hasardeuse.

Oui. Avec Autotune, il vous suffit de corriger une poignée de scores directement sur la trace pour que l’évaluateur s’adapte à vos standards, sans projet d’étiquetage ni recours à l’ingénierie de prompt.

Une évaluation qui produit des scores fiables en phase de test peut-être promue au statut de contrôle en cours d’exécution. Elle pourra alors bloquer ou rediriger les actions néfastes avant le déclenchement de l’outil. L’avantage de cette méthode : il n’y a pas de modèle d’exactitude dédié à maintenir.

Oui. Réalisez des expérimentations et des tests A/B pour comparer les prompts, les modèles et les versions d’agent à l’aide des mêmes évaluations pour voir quels changements ont amélioré l’exactitude des résultats.