Si estás lanzando agentes de IA sin validación offline, tus usuarios son los que están haciendo las pruebas. Obtén el marco práctico para evaluar agentes de IA de nivel producción antes de que lleguen a producción. Obtén la guía para aprender cómo: construir conjuntos de datos de prueba anotados que cubran casos de uso principales, casos límite y entradas adversarias; diseñar evaluadores deterministas y LLM como juez que reflejen el impacto real en el negocio; rastrear flujos de trabajo multiagente de extremo a extremo durante la experimentación para detectar fallos antes que los usuarios; prevenir la deriva del modelo manteniendo tu entorno de prueba offline alineado con producción.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) también son sistemas de software, igual que cualquier otro sistema de software que hayamos encontrado. Pero no podemos probar un LLM de la misma manera que un sistema de software ordinario. Por ejemplo, una función normal puede recibir dos números y devolver siempre el mismo número como total. Sin embargo, cuando hacemos la misma pregunta dos veces a un LLM, lo más probable es que produzca dos respuestas redactadas de manera diferente. Ambas pueden ser aceptables. Pero eso hace que la evaluación sea complicada. Para evaluar un LLM, tenemos que medir si la aplicación sigue comportándose correctamente en muchas situaciones.

“LLM como juez” es una parte de este proceso de evaluación. Implica usar un modelo de lenguaje para evaluar la salida generada por otro modelo de lenguaje. Pero un modelo juez no es suficiente por sí solo. Un sistema saludable de evaluación de LLM combina varios ingredientes, como pruebas de software convencionales, ejemplos cuidadosamente seleccionados, comprobaciones automatizadas, evaluación basada en modelos, revisión humana y monitoreo en producción.

¿Cuándo podemos decir que un LLM está saludable? Un LLM se considera saludable si genera consistentemente resultados útiles mientras permanece dentro de límites aceptables de precisión, seguridad, velocidad, fiabilidad y costo. Por ejemplo, considera un asistente de atención al cliente. No podemos decir que está saludable con una sola pregunta como “¿Devolvió la salida correcta?” Necesitamos considerar varias preguntas diferentes: ¿Entendió lo que el cliente estaba preguntando? ¿La respuesta era factualmente correcta según la documentación de la empresa? ¿Respondió toda la pregunta? ¿Siguió el tono y el formato requeridos? ¿Evitó inventar políticas que no existen? ¿Rechazó solicitudes que no debería responder? ¿Respondió dentro de un tiempo aceptable? ¿La solicitud costó una cantidad aceptable de procesar?

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