Çoklu Ajanların heyecan verici dünyasına hoş geldiniz! Bu LLM harikaları, karmaşık sorunların üstesinden gelmek için insanlarla birlikte çalışarak üretkenlikte devrim yaratıyor. Rapor hazırlamaktan kod hatalarını ayıklamaya ve veri merkezlerini yönetmeye kadar, yapay zeka iş gücünün geleceğini temsil ediyorlar.
Çok etmenli sistemlerin başarısını nasıl ölçersiniz? MAS'ı (çok etmenli sistemler) değerlendirmek bir bayrak yarışını puanlamaya benzer - sadece bireysel yarışçıları değil, aynı zamanda bayrağın aralarında ne kadar sorunsuz geçtiğini de.
Ama bundan önce...
Multi-Agent Sistemler Nedir?
Bir çoklu ajan sistemi, kapsayıcı bir hedefe ulaşmak için ortak bir ortamda birlikte çalışan birden fazla yapay zeka ajanı içerir. Bu hedef, her bir ajanın katkıda bulunmasını gerektirebilir veya gerektirmeyebilir.
Neden farklı sistem istemlerini aynı aracıya iletmiyorsunuz? Çok etmenli sistemler, birden fazla etkenin bağımsız olarak çalışmasına, görevi daha sistematik ve verimli bir şekilde algılamasına ve karar vermesine olanak tanır.
Multi-Agent Eval Sistemleri Nedir?
Çok etmenli değerlendirme sistemleri, etmenli sistemlerin davranışlarını değerlendirmek için kullanılan araçlar, sarmalayıcılar veya hizmetler olarak anlaşılabilir.
Bu sistemler gecikme süresi veya token kullanımı gibi nicel değerlendirmelerle sınırlı değildir. Modern değerlendirme yöntemleri, kaynak içerikle tutarlılık ve anlamsal benzerlik gibi daha niteliksel alanları kapsayan metrikler aracılığıyla etmen davranışları hakkında daha derin içgörüler sağlar.
MAS Değerlendirmenin Eğlencesi (ve Hayal Kırıklığı)
Çok etmenli sistemleri (MAS) değerlendirmek, boru hattının her adımında doğru soruları sormayı gerektirir. Bu hususlar, sisteminizin ajan tasarımını yeniden gözden geçirmenize veya iyileştirmenize yardımcı olabilir:
1. İşbirliği ve Koordinasyon
Temsilcileriniz birbirleriyle iyi geçiniyor mu, yoksa samimiyetsiz ve kaotik mi? Örneğin, bir veri bankasında aracıların, başka bir aracının aktif olarak kullandığı dinamik dosyaların üzerine yazmak gibi çatışmalardan kaçınmak için işbirliği yapması gerekir.
2. Araç ve Kaynak Kullanımı
Temsilciler ellerindeki araçları ne kadar iyi kullanıyor? Veri analizi için bir MAS kullanıyorsanız, aracılar iş yükünü verimli bir şekilde bölüştürüyor mu yoksa çabaların tekrarlanması söz konusu mu?
3. Ölçeklenebilirlik
Daha fazla aracı eklemek bir sistemi geliştirebilir ya da çökertebilir. Performans ölçekle birlikte artıyor mu, yoksa aracılar birbirlerinin ayağına basmaya mı başlıyor? Aracılar çok fazla çakışırsa, değerli işlem kaynaklarını tüketirsiniz.
Çok Ajanlı Değerlendirme Sistemleri Nasıl Oluşturulur?
Çok etmenli sisteminiz için etkili bir değerlendirme çerçevesi oluşturmak için birkaç görevin yerine getirilmesi gerekir. Boru hattınızı nasıl yapılandıracağınız aşağıda açıklanmıştır:
- Temsilci Etkileşim Günlükleri: Analiz için her kararı, eylemi ve iletişimi takip edin.
- Değerlendirme Ölçütleri: Aracı etkileşimleri için ölçütler ve kıyaslamalar tanımlayın.
- Değerlendirme Çerçevesi: Değerlendirmeyi uygulamaya başlamak için doğru çerçeveyi seçin.
1. Temsilci Etkileşim Günlükleri
Çok etmenli sistemlerin değerlendirilmesine yönelik genel görev için etmen düzeyinde hesap verebilirliğin sürdürülmesi gerekir. Her bir ajanın muhakemesini, eylemlerini ve sonuçlarını gösteren etkileşimler için günlükler oluşturmak, sağlam sistemleri teşvik eder.
Artık bu tür günlükler zaman damgaları, araç çağrıları, oluşturulan sonuçlar veya dahili konuşmalar içerebilir. İşte Botpress kullanılarak konuşlandırılmış bir temsilciden alınan örnek bir görüşme günlüğü.
2. Değerlendirme Metrikleri
MAS'ı değerlendirmek, doğru metriklere ve performansı ölçmek için pratik araçlara bağlıdır. Günlükler hazır olduğunda, sıra neyin değerlendirileceğine karar vermeye gelir. İşte MAS'ınızı değerlendirmek için temel ölçütler:
Bu tür sistemleri değerlendirirken, işbirliğini, araç kullanımını ve çıktı kalitesini yansıtan metriklere odaklanmak çok önemlidir.
3. Değerlendirme Çerçevesi
Metrikleri kaynaklamak ve derlemek için çerçeve seçerken, açık kaynaklı kütüphaneler şeklinde çok sayıda kaynağı kolayca bulabilirsiniz. Değerlendirme için kullanabileceğiniz en iyi çerçevelerden bazıları olan DeepEval, TruLens, RAGAs ve DeepCheck'e bir göz atalım:
Değerlendirme çerçevenizi oluşturduktan sonra sıra eyleme geçmeye gelir. Topladığınız metrikler ve içgörüler, çoklu etmen sistemlerinizi nasıl iyileştireceğinize rehberlik etmelidir:
- İşbirliği Protokollerini Ayarlayın: Temsilcilerin nasıl etkileşimde bulunacağını ve görevleri nasıl paylaşacağını ayarlamak için ölçümleri kullanın.
- Kaynak Tahsisini Geliştirin: Değerlendirme çerçevelerinden elde edilen veriler, araç kullanımı veya hesaplama kaynağı dağılımındaki verimsizlikleri vurgulayabilir.
- Önyargıyı Proaktif Olarak Ele Alın: MAS çıktılarınızın adil ve eşitlikçi olmasını sağlamak için belirtilen değerlendirme çerçeveleri ile düzenli kontroller yapın.
Çoklu Temsilcilerle Otomasyon İşlem Hattınızı Yükseltin
Çok etmenli değerlendirme sistemleri, verimli, güvenilir ve uyarlanabilir yapay zeka etmenleri oluşturmanın temel taşıdır. İster iş akışlarını optimize ediyor, ister karar verme süreçlerini geliştiriyor veya karmaşık görevleri ölçeklendiriyor olun, sağlam değerlendirme çerçeveleri sistemlerinizin en iyi performansı göstermesini sağlar.
Daha akıllı, daha yetenekli yapay zeka ajanları oluşturmaya hazır mısınız? Botpress size güçlü ajan sistemleri oluşturmak ve yönetmek için ihtiyacınız olan araçları sağlar. Hızlı tasarım için Agent Studio gibi özelliklerden Slack ve WhatsApp gibi platformlarla sorunsuz entegrasyona kadar.
Botpress karmaşıklığı basitleştirmek için tasarlanmıştır. Bugün oluşturmaya başlayın - ücretsiz.
İçindekiler
Yapay zeka ajanlarıyla ilgili en son gelişmelerden haberdar olun
Bunu paylaşın:
.svg)
