Multi-agent workflowk · Lecke 06

Kiértékelés és minőség

Egy több ügynökből álló rendszer minőségét nem elég egyetlen módszerrel mérni. Kis mintás tesztelés, automatikus kiértékelés és emberi felülvizsgálat együtt adja a teljes képet.

Vissza a tananyaghoz


Kis mintával induló tesztelés

A csapat nem várt egy hatalmas tesztkészletre, hanem mindössze körülbelül 20 reprezentatív lekérdezéssel kezdte a kiértékelést. Ez elég volt ahhoz, hogy a nagyobb, egyértelmű hibákat gyorsan felszínre hozzák, mielőtt a rendszert nagyobb léptékben tesztelték volna.


~20

Ennyi reprezentatív lekérdezéssel indult a kiértékelés. Kis minta is elég a nagy, egyértelmű hibák gyors felszínre hozásához.


  1. Kis mintás tesztKörülbelül 20 reprezentatív lekérdezés futtatása.
  2. Nagy hibák javításaAz egyértelmű problémák még kis léptékben kiderülnek.
  3. Automatikus kiértékelésLLM-as-judge pontozza a válaszokat több szempont szerint.
  4. Emberi felülvizsgálatA tesztelők megfogják az automatika által átsiklott él-eseteket.

LLM-as-judge módszer

A válaszok minőségét egy másik AI ügynök értékelte ki, több szempont alapján. Ezek közé tartozott a tényszerű pontosság, a hivatkozások pontossága, a válasz teljessége, a felhasznált források minősége, valamint az, mennyire hatékonyan használta az ügynök az elérhető eszközöket. Ez a módszer sokkal gyorsabb, mint ha minden egyes választ ember nézne át, ugyanakkor nem helyettesíti teljesen az emberi ellenőrzést.


LLM-AS-JUDGE ÉRTÉKELÉSI SZEMPONTOK Tényszerű pontosság Hivatkozás pontossága Teljesség Forrásminőség Eszközhatékonyság
Az LLM-as-judge módszer öt szempont szerint pontozza a subagentek válaszait.

LLM-as-judge

  • Gyors, nagy volumenben is skálázható
  • Öt szempont szerint pontoz automatikusan
  • Az él-eseteken átsiklik

Emberi felülvizsgálat

  • Lassabb, de megfogja az él-eseteket
  • Észreveszi a forrásválasztás hibáit
  • Nem helyettesíthető, csak kiegészíthető

Amit csak emberek vettek észre

Bármennyire is hasznos az automatikus kiértékelés, az emberi tesztelők olyan él-eseteket fogtak meg, amiket az LLM-as-judge módszer átsiklott. Az egyik legfontosabb ilyen eset az volt, amikor egy ügynök egy SEO-optimalizált, de tartalmilag gyengébb forrást részesített előnyben egy hiteles akadémiai forrással szemben. Ez rávilágított arra, hogy a minőségi kiértékelésbe mindig be kell építeni emberi felülvizsgálatot is, különösen a forrásválasztás megbízhatóságának ellenőrzésére.


Amit az ügynök választott

SEO szempontból optimalizált, de tartalmilag gyengébb forrás. Az automatikus kiértékelés ezt nem jelezte hibának.

Amit választania kellett volna

Hiteles akadémiai forrás. Csak az emberi tesztelő vette észre, hogy az ügynök rosszul rangsorolt.


~20 lekérdezés kis mintás induló teszt LLM-as-judge gyors, nagy volumenű mérés Emberi tesztelő él-esetek felfedezése
A három módszer együtt ad teljes képet a rendszer minőségéről.

← Előző lecke Következő lecke →

Workshop

AI Transformation Day

Egésznapos, vezetőknek szóló program. Feltérképezzük, hol tart a szervezet, mi az első reális lépés, és milyen belső feltételek szükségesek a sikerhez. A nap végén konkrét, prioritizált cselekvési lista.

Érdekel a program →