Veelvoorkomende evaluatiemethoden

Wanneer je AI-agenten bouwt, heb je betrouwbare manieren nodig om hun prestaties te testen en te meten. Evaluatiestrategieën helpen je testgegevens te genereren, de antwoorden van agenten te beoordelen en weloverwogen beslissingen te nemen over de kwaliteit van je agent.

Dit artikel beschrijft veelvoorkomende evaluatiemethoden en wanneer je elk moet gebruiken. Om kosten, prestaties en kwaliteit te optimaliseren, combineer je meerdere benaderingen en platforms in plaats van te vertrouwen op één evaluatiemethode.

Het genereren van request-response-paren voor beoordeling

Deze sectie beschrijft drie veelvoorkomende benaderingen om verzoek-responsparen te genereren om interacties in de echte wereld te simuleren: echo, historische herhaling en gesynthetiseerde persona's. Elke benadering heeft zijn eigen voordelen en beperkingen, waardoor ze geschikt zijn voor testen in verschillende scenario's.

Echo

Een agentchat speelt een statische lijst van multi-turn prompts af die woord voor woord aan een scenario zijn gekoppeld.

Voordele: Lage kosten. Biedt eerlijke vergelijkingen wanneer je slechts één aspect van een agent verandert, zoals incrementele modelupgrades of wijzigingen in één tool.

Nadelen: Omdat de evaluatie een statische lijst met prompts gebruikt, kan het niet worden aangepast aan de verschillende reacties die agenten tijdens het gesprek geven. Latere prompts zijn misschien niet relevant voor de huidige context van het gesprek.

Ideaal voor: Scenario's met één beurt en deterministische checks. Gebruik deze methode om te controleren of citaties correct worden weergegeven, of de toolcall correct wordt getriggerd, en voor eenvoudige gesprekken waarbij de context geen divergentie veroorzaakt.

Voorbeeldscenario's die goed werken:

  • Stap 1: Upload een document (binaire geslaagd of mislukt controle)
  • Beurt 1: Genereer een afbeelding voor deze inhoud (gelijkeniscontrole)
  • Beurt 2: Genereer nu een bijschrift. (gelijkeniscontrole)

Historische terugspeling

Evalueer elke beurt in de context van eerdere prompts en antwoorden op elk verzoek.

Voordelen: Los het divergentieprobleem gedeeltelijk op in gesprekken met meerdere beurten door te identificeren waar en hoeveel elke beurt afwijkt van het ideale pad.

Nadelen: Kan nog steeds geen dynamische multi-turn gesprekken zoals leren aan, of rekening houden met dynamische RAG (Retrieval Augmented Generation) veranderingen (bijvoorbeeld webzoeken).

Ideaal voor: Vergelijkingsbehandelingen of modelwijzigingen om het verschil met het oorspronkelijke gedrag bij elke stap te begrijpen.

Gesynthetiseerde persona's (scenario-gebaseerd)

Een menselijke of agentische actor genereert in realtime een gesprek op basis van een scenario en een persona.

Voordele: Je kunt complexe scenario's dynamisch beoordelen (bijvoorbeeld als tutor optreden).

Nadelen: Het beoordelen van de nauwkeurigheid van antwoorden vereist nuance, en je moet rekening houden met de kosten van een taalmodel of menselijke tester.

De antwoorden beoordelen

Nadat je verzoek-responsparen hebt vastgelegd, beoordeel je de algehele kwaliteit en prestaties van het agentische systeem. Veelvoorkomende beoordelingsmethoden zijn code-gebaseerde beoordelaars, taalmodellen als juryleden en menselijke beoordelaars.

Code-gebaseerde beoordelingssystemen

Voorbeelden: Regex, binaire pass-fail, unit testing, berekende vectorgelijkenis, telemetrie-gebaseerd (prestaties, capaciteit, kosten).

Voordelen: Er bestaan volwassen oplossingen en frameworks. Bijvoorbeeld regex-, lint- en UX-testpijplijnen. Je kunt deterministische controles eenvoudig verifiëren.

Nadelen: Het is moeilijk om nuances of kwalitatieve aspecten van een agent, zoals toon en nauwkeurigheid, nauwkeurig te beoordelen.

Taalmodel als rechter

Voordelen: Maakt scenario-gebaseerd testen op grote schaal mogelijk. Flexibel genoeg om een breed scala aan gebruikersvoorkeuren te coderen.

Nadelen: Overmatige afhankelijkheid van alleen taalmodelgebaseerde evaluatie of een beperkte set modellen en grondgegevens kan entropie in het evaluatieproces brengen.

Menselijke beoordelaars

Voordelen: Biedt de beste kwalitatieve evaluatie.

Nadelen: Traag en duur. Het vereist dat menselijke experts tijd vrijmaken van hun dagelijkse werk.

Evaluatieresultaten vertalen naar beslissingen

Agenten verstoren bestaande haalbaarheids- en return on investment (ROI)-kaders doordat oplossingsdenken evolueert naar multi-agent, Agent 365- of digitale worker-concepten. Houd rekening met de volgende factoren:

  • De niet-deterministische aard van taalmodellen vereist een verschuiving van statische slag- of zaksuccescriteria en meetmetingen op basis van eenheidstests naar procentuele evaluaties.

  • De ROI van een agent omvat impact die verder gaat dan een losse oplossing of één processtroom, aangezien modulaire tools (MCP) of Agent2Agent (A2A) multi-agent ecosystemen schalen verder dan één enkele usecase.

De volgende secties beschrijven best practices voor het vertalen van evaluatieresultaten naar weloverwogen beslissingen over de architectuur en implementatiestrategie van uw agent.

Stel evaluatie-indicatoren vast

Stel een basismeting vast van het succes van het bestaande systeem, zelfs als het handmatig is. Ticketrouting met bestaande supportproviders heeft bijvoorbeeld geen slagingspercentage van 100%, zelfs niet wanneer mensen of procesautomatisering worden gebruikt.

Evaluatie-indicatoren moeten specifiek zijn voor het bedrijfsresultaat. Bijvoorbeeld, bij het beoordelen van een ticketrouteringsoplossing, beoordeel zowel de time-to-resolution (TTR) als de routingnauwkeurigheid om afwegingen tussen architecturen te prioriteren. Een oplossing kan een hogere nauwkeurigheid bieden met een langere TTR, wat minder wenselijk kan zijn dan een snellere maar iets minder nauwkeurige agentische oplossing.

Voordat je een oplossing bouwt, voltooi je een proof of concept-evaluatie van het taalmodel, de API of het agenttype. Deze evaluatie helpt u te begrijpen of de voorgestelde oplossing het basissuccespercentage met een statistisch significant percentage verhoogt, of dat het betrouwbaar een gelijkwaardig succespercentage biedt met tijd- of kostenbesparing.

Weg van seriële ontwikkelingsstromen

Traditionele benaderingen voor het bouwen van agenten gebruiken sequentiële of seriële denkmodellen. Dit model leidt vaak tot doodlopende wegen. Het concept van het "upgraden" van agenten van declaratieve agenten naar aangepaste agenten naar "pro-code" agenten ondersteunt dit denkmodel. Het is sequentieel en seriël van aard.

Deze benadering creëert de perceptie van een doodlopende weg of regressie bij het "upgraden" van een agent, ook al zijn de onderliggende orkestrators en taalmodellen verschillend. De evaluatie van succescriteria op deze manier houdt geen rekening met de multivariate aard van agentoplossingen.

Wanneer je evaluatieresultaten interpreteert, verzet je dan tegen de drang om te kiezen voor een gemiddelde of score met weinig wrijving, zoals een radarplot. Selecteer agenten op basis van hun vermogen om te kiezen voor de één of twee specifieke eigenschappen die nodig zijn voor succes.

In het volgende voorbeeld, hoewel de radarplot suggereert dat Oplossing A de betere keuze is omdat deze een groter oppervlak bedekt, levert Oplossing B voor een HR-oplossing meer conforme resultaten. Oplossing B is de betere keuze wanneer het aantal verzoeken en de prioriteit van de business (sales motions) geen belangrijke factoren voor succes zijn.

Diagram van een radarkaart die Oplossing A en Oplossing B vergelijkt op basis van kosten, verzoekvolume, volledigheid, bedrijfsprioriteit en kwaliteit.

Gebruik visualisaties met hoge wrijving, zoals kolomdiagrammen of besluitvormingskaders, om de dimensies die cruciaal zijn voor succes in een bepaald gebruiksgeval verder te benadrukken. Deze tools verduidelijken wanneer zoekrelevantie boven terugroep gaat, tijd-tot-reactie boven contextgrootte, prestatie boven kosten, en vergelijkbare afwegingen.

Opmerking

Hybride evaluatiebenaderingen waarbij menselijke beoordelaars de redenering van het taalmodel controleren en verder verfijnen, kunnen voordelen bieden van beide benaderingen en tegelijkertijd individuele beperkingen verminderen.

Het opstellen van testplannen

Evaluatiecriteria en resultaten verschillen per platform en oplossing. Voor advies bij het maken van testplannen, raadpleeg de volgende bronnen:

  • Last updated on