Comment évaluer les agents IA - Partie 2

Aperçu

Explorez les techniques modernes d'évaluation pour les agents d'IA, y compris le LLM-as-judge, les méthodes basées sur le code et les retours humains, avec des démonstrations pratiques utilisant Arize Phoenix pour une évaluation efficace des agents.

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

Sujets

Informatique