ارزیابی و نظارت بر نمایندگان LLM: ابزارها، معیارها و بهترین روش ها

تیمی از دستیاران مجازی را تصور کنید که برای رسیدگی به درخواست‌های پشتیبانی مشتری به طور یکپارچه با یکدیگر همکاری می‌کنند. هر دستیار در یک کار خاص متخصص است و از پاسخ های دقیق، کارآمد و بهینه اطمینان می دهد. این جوهر رویکرد عاملی در LLM است.

خطوط لوله RAG یا Retrieval-Augmented Generation اکنون بخش جدایی ناپذیر برنامه های LLM هستند. ابزارهایی مانند Arize Phoenix، ragas، TrueLens و غیره وجود دارند که از طیف گسترده ای از معیارها برای ارزیابی RAG ها استفاده می کنند. پس از پیشرفت در خطوط لوله RAG، رویکرد Agentic به یک رویکرد جدید برای توسعه برنامه های کاربردی LLM تبدیل شده است. همه مشتاقند محصولات موجود یا جدید خود را به گردش کار عاملی تبدیل کنند. دیدن LLM های کاملاً توانا که می توانند با یکدیگر تعامل داشته باشند، در چت های گروهی مناسب شرکت کنند و به طور مشترک به راه حل های بهینه و جامع، با یا بدون مداخله انسانی دست یابند، هیجان انگیز است.

عامل ها پلتفرم ها یا ابزارهای ارکستراسیون در LLM ها هستند که برای ترکیب چندین LLM یا حتی بدون LLM برای انجام وظایف بدون دخالت انسان طراحی شده اند. هر نماینده به طور مستقل روی وظایف فردی کار می کند، اما همچنین می تواند بحث کند، بپرسد، طوفان فکری کند و کار خود را اصلاح کند. ما می توانیم از هر LLM برای ایجاد یک… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی