بناء تقييمات فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي: من الاختبارات الشاملة إلى تقييمات N-1
2025-09-04
تتناول هذه المقالة بناء أنظمة تقييم فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يشدد الكاتب على أن التقييم لا يزال أمرًا بالغ الأهمية، حتى مع تحسن النماذج باستمرار. ينصح بالبدء بتقييمات شاملة (E2E)، وتحديد معايير النجاح وإخراج نتائج بسيطة بنعم/لا لتحديد المشكلات بسرعة، وصقل المطالبات، ومقارنة أداء نماذج مختلفة. بعد ذلك، يمكن استخدام تقييمات "N-1"، التي تحاكي التفاعلات السابقة للمستخدم، لتحديد المشكلات مباشرةً، ولكنها تتطلب الحفاظ على تحديث تفاعلات "N-1". كما يُقترح وضع نقاط تفتيش داخل المطالبات للتحقق من التزام LLM بأنماط المحادثة المطلوبة. وأخيرًا، يلاحظ الكاتب أن الأدوات الخارجية تُبسط الإعداد، لكن لا تزال هناك حاجة إلى تقييمات مخصصة مُصممة خصيصًا لحالة الاستخدام.
الذكاء الاصطناعي
تقييم الوكلاء