Comment évaluer les agents IA - Partie 2

Aperçu

Plongez dans les subtilités de l'évaluation des agents AI avec notre cours complet, 'Comment évaluer les agents AI - Partie 2'. Cette session se concentre sur les techniques d'évaluation modernes qui sont essentielles pour évaluer l'efficacité des agents AI.

Vous explorerez des concepts comme LLM-comme-juge, les méthodes d'évaluation basées sur le code, et l'importance du retour d'information humain.

Le cours propose des démonstrations pratiques utilisant Arize Phoenix, illustrant comment ces techniques peuvent être appliquées dans des scénarios réels pour obtenir des évaluations précises des capacités AI. Idéale pour ceux qui s'intéressent à l'informatique et à l'intelligence artificielle, cette session est hébergée sur YouTube, assurant un apprentissage accessible pour tout le monde.

Rejoignez-nous pour améliorer votre ensemble de compétences en évaluation AI dès aujourd'hui!

Programme

• Introduction à l'évaluation des agents d'IA
Aperçu des agents d'IA et de leurs rôles
Importance de l'évaluation dans le développement de l'IA
• Aperçu des techniques d'évaluation modernes
Classification des techniques d'évaluation
Choisir la bonne méthode d'évaluation
• Évaluation LLM-en-Juge
Explication de LLM-en-juge
Avantages et limitations
Démonstration pratique utilisant Arize Phoenix
• Méthodes d'évaluation basées sur le code
Cadres de tests automatisés
Indicateurs de performance et benchmarking
Études de cas basées sur le code
• Mécanismes de retour d'information humain
Collecte de retours d'information qualitatifs
Concevoir des études utilisateur pour l'IA
Intégrer le retour d'information humain dans l'amélioration des agents
• Sessions pratiques avec Arize Phoenix
Introduction à la plateforme Arize Phoenix
Exercices pratiques : Mise en place des évaluations
Analyser les résultats et générer des insights
• Études de cas et applications réelles
Revue des évaluations réussies d'agents d'IA
Leçons tirées de projets réels
• Tendances futures dans l'évaluation des agents d'IA
Techniques et technologies émergentes
Prédire les défis et opportunités dans l'évaluation
• Conclusion et enseignements
Résumé des techniques clés apprises
Stratégies pour une amélioration continue de l'évaluation

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Sujets

Informatique