Cómo evaluar a los agentes de IA - Parte 2

Resumen

Explora técnicas modernas de evaluación para agentes de IA, incluyendo LLM-como-juez, métodos basados en código y retroalimentación humana, con demostraciones prácticas usando Arize Phoenix para una evaluación efectiva de agentes.

Programa de estudio

• Introducción a la Evaluación de Agentes de IA
Panorama de los agentes de IA y sus funciones
Importancia de la evaluación en el desarrollo de IA
• Panorama de Técnicas de Evaluación Moderna
Clasificación de técnicas de evaluación
Elección del método de evaluación adecuado
• Evaluación con LLM como Juez
Explicación de LLM como juez
Ventajas y limitaciones
Demostración práctica usando Arize Phoenix
• Métodos de Evaluación Basados en Código
Marcos de prueba automatizados
Métricas de rendimiento y benchmarking
Estudios de caso basados en código
• Mecanismos de Retroalimentación Humana
Recolección de retroalimentación cualitativa
Diseño de estudios de usuarios para IA
Integración de la retroalimentación humana en la mejora de agentes
• Sesiones Prácticas con Arize Phoenix
Introducción a la plataforma Arize Phoenix
Ejercicios prácticos: Configuración de evaluaciones
Análisis de resultados y generación de insights
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Revisión de evaluaciones exitosas de agentes de IA
Lecciones aprendidas de proyectos del mundo real
• Tendencias Futuras en la Evaluación de Agentes de IA
Técnicas y tecnologías emergentes
Predicción de desafíos y oportunidades en la evaluación
• Conclusión y Conclusiones
Resumen de técnicas clave aprendidas
Estrategias para la mejora continua de la evaluación

Asignaturas

Ciencias de la Computación