Kuidas ehitada usaldusväärseid AI agente: kontekst ja evalid

Arize AI. Selgitab, miks tootmisagendid ebaõnnestuvad, kui süsteemil pole õiget konteksti, hindamisandmeid, trace’e ja domeeniekspertiisi. See sobib artikli vearegistriga: eralda otsing arutlusest, defineeri oodatud tulemus, hinda tööriistakutseid ja jälgi vigu enne mudeli vahetamist.

AI Experti märkus

Intervjuu on kasulik, sest see ei aja mudelinimesid taga, kuid see on observability-vendor’i kontekst. Põhiline õppetund on laiem: töökindlus tuleb arhitektuurist, evalitest, trace’idest, varuplaanidest ja inimomanikust.

Mida sellest videost kaasa võtta

Disainida AI töövooge konteksti, evalide ja observability ümber, nii et tootmisvead oleksid nimetatavad, mõõdetavad ja parandatavad.

Mida enne vaadata või teada

Tuttav peaks olema LLM-agentide, tööriistakutsete, otsingupõhiste töövoogude ja põhilise tootmismonitooringu loogika.

Järgmisena vaata

Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.

Seotud videod

Mine sügavamale

Hoolikalt valitud välised kursused, mis aitavad sellesse teemasse sügavamalt minna.

Vaata kõiki kursusi teemal „AI-ohutus ja andmeprivaatsus”