LangChain công bố hướng dẫn về phát triển dựa trên đánh giá (eval-driven development) cho AI agent
Bắt đầu từ đây
LangChain đã công bố một bài hướng dẫn mô tả phát triển dựa trên đánh giá (EDD), một quy trình ba bước để xây dựng AI agent: xác định thế nào là "tốt", viết đánh giá trước khi xây dựng, và so sánh kết quả sau mỗi thay đổi. Vì agent có tính không tất định, hướng dẫn cho rằng đánh giá nên chấm điểm các lần chạy trên một tập dữ liệu ví dụ thay vì dựa vào một đầu ra duy nhất, và có thể dùng LLM làm giám khảo. LangChain cho biết các lần chạy agent thực tế trên nền tảng LangSmith của họ có thể làm nguồn đầu vào kiểm thử. Bài viết trình bày EDD như một phương pháp mà các nhóm có thể áp dụng cho quy trình phát triển agent của chính họ; bài viết không báo cáo kết quả đo lường từ việc sử dụng phương pháp này.
Tạo từ các bài viết · cập nhật 13 giờ trước
Dòng thời gian bài viết
Theo các bài viết để thấy sự việc từ nhiều phía.
- LangChain BlogPhát triển dựa trên đánh giá là gì? Cách cải thiện AI Agent
LangChain giải thích phát triển dựa trên đánh giá (EDD), một quy trình ba bước để xây dựng AI Agent: xác định thế nào là tốt, viết đánh giá trước khi xây dựng, và so sánh kết quả sau mỗi thay đổi. Vì agent có tính không xác định, đánh giá sẽ chấm điểm các lần chạy trên một tập dữ liệu ví dụ và có thể dùng LLM-as-a-judge, với các lần chạy agent thực tế trong LangSmith làm nguồn đầu vào kiểm thử.
Độ nóng của sự việc này
Chưa đủ quan sát liên tục để vẽ xu hướng.