Evaluare agenți LLM
Construim harness-ul de evaluare care îți spune dacă agentul tău Large Language Model (LLM) devine mai bun sau mai rău — seturi golden, porți de regresie și metrici integrate în CI, ca „pare în regulă” să devină un număr în care ai încredere.
- 01
Seturi golden
Cazuri reprezentative, etichetate, extrase din traficul tău real — adevărul de referință față de care este măsurată fiecare schimbare viitoare.
- 02
Metrici care înseamnă ceva
Scoruri adecvate sarcinii — acuratețe, fidelitate, siguranță, latență și cost — în locul unui singur număr înșelător.
- 03
Porți de regresie în CI
Evaluări care rulează la fiecare schimbare de prompt, model sau pipeline și blochează un merge care înrăutățește agentul.
Evaluare LLM, pe scurt
De ce avem nevoie de evaluări?
Fără ele, un retuș de prompt sau un upgrade de model poate degrada calitatea în tăcere și n-ai ști până când o observă utilizatorii. Evaluările transformă asta într-o poartă.
Cum construiți un set golden?
Din inputurile tale reale și rezultatele așteptate, etichetate și versionate, ca să reflecte munca pe care agentul tău o face de fapt.
Poate rula în CI-ul nostru?
Da — harness-ul este construit să ruleze în pipeline-ul tău și să blocheze regresiile, și este al tău, de păstrat și extins.
Livrează următorul release fără să-ți ții respirația.
Spune-ne ce construiești — sau ce se strică. Răspundem într-o zi lucrătoare cu un plan concret, nu cu o prezentare de vânzări.