Создание продвинутой системы оценки AI-агентов с метриками и визуализацией
Узнайте, как создать комплексную систему оценки AI-агентов с продвинутыми метриками, пакетной обработкой и визуализацией для анализа производительности и надежности.
Комплексная система оценки AI
В этом руководстве описывается разработка продвинутой системы оценки AI-агентов для тщательной проверки их производительности, безопасности и надежности. В основе лежит класс AdvancedAIEvaluator, который использует множество метрик, включая семантическое сходство, обнаружение галлюцинаций, проверку фактической точности, токсичность, анализ предвзятости, качество рассуждений и другие.
Структурированные данные оценки
Два класса данных, EvalMetrics и EvalResult, организуют результаты оценки. EvalMetrics фиксирует детальные оценки по различным параметрам, а EvalResult содержит итоговые результаты, включая задержку, количество токенов, оценку стоимости и статус успешности.
Основные методы оценки
Оценщик использует объектно-ориентированное программирование на Python и многопоточность через ThreadPoolExecutor для масштабируемости. Основные методы:
- Вычисление семантического сходства с помощью эмбеддингов текста
- Обнаружение галлюцинаций на основе сравнения заявлений и контекста
- Оценка токсичности через поиск шаблонов
- Анализ предвзятости по гендерному, расовому и религиозному признакам
- Проверка фактической точности относительно контекста
- Оценка качества рассуждений с использованием логических и доказательных маркеров
- Проверка соответствия инструкции
- Проверка согласованности ответов при повторных генерациях
Продвинутые возможности
Система поддерживает адаптивную выборку для приоритизации важных тестов в пакетной оценке и вычисляет доверительные интервалы для статистической надежности.
Визуализация и отчеты
Реализованы комплексные визуализации с Matplotlib и Seaborn: распределения результатов, радиальные диаграммы метрик, графики зависимости стоимости от производительности, распределения задержек, тепловые карты рисков, анализ трендов, корреляционные матрицы и анализ успешности/ошибок.
Практический пример
Пример AI-агента имитирует реалистичное поведение на темы, связанные с AI. Оценщик выполняет пакетные тесты, генерирует подробные отчеты и визуализации, демонстрирующие сильные стороны и риски.
Итог
Модульная и расширяемая система оценки позволяет проводить масштабируемое и интерпретируемое тестирование AI-агентов, выявлять пробелы в производительности, потенциальные риски и давать рекомендации по улучшению для различных отраслей.
Switch Language
Read this article in English