How to Solve the #1 AI Agent Production Blocker with Evals | LangChain Interrupt

Summary

Cette présentation explore l'importance de l'évaluation (eval) dans le développement des agents intelligents. Le conférencier explique les différents types d'évaluations – hors ligne, en ligne et en boucle – et leur rôle dans l'amélioration continue des performances des agents. Langmith offre des outils permettant de créer des ensembles de données personnalisés et des évaluateurs adaptés à chaque cas d'utilisation. L'accent est mis sur l'importance de l'évaluation continue tout au long du cycle de vie de l'agent, soulignant que l'évaluation ne doit jamais être vue comme une tâche ponctuelle mais un processus d'amélioration continue.

Takeaways

• 😀 La qualité est le principal obstacle à la mise en production des agents, selon une enquête menée auprès des développeurs.
• 😀 Les évalutations sont un processus continu, et il existe trois types d'évaluations : hors ligne, en ligne et dans la boucle.
• 😀 Les évaluations hors ligne utilisent un ensemble de données prédéfini pour mesurer la performance avant la mise en production.
• 😀 Les évaluations en ligne mesurent la performance d'un agent en production, sur des données réelles et en temps réel.
• 😀 Les évaluations dans la boucle sont effectuées pendant l'exécution de l'agent, permettant de corriger les erreurs en temps réel.
• 😀 Les évaluations dans la boucle offrent des avantages significatifs en matière de qualité de réponse, mais augmentent la latence et les coûts.
• 😀 Les évaluations de référence se comparent à un ensemble de données de vérité de référence, tandis que les évaluations sans référence sont utilisées en ligne et dans la boucle.
• 😀 Langmith facilite la création de jeux de données et d'évaluateurs personnalisés pour chaque cas d'utilisation.
• 😀 Les évaluateurs peuvent être simples (match exact, JSON valide) ou plus complexes (utilisation d'LLM comme juge pour évaluer des sorties plus complexes).
• 😀 Langmith propose des évaluateurs open-source pour des cas d'utilisation courants, tels que l'analyse de code ou l'extraction d'informations.
• 😀 L'utilisation d'LLM comme juge est puissante, mais complexe à configurer. Langmith introduit des outils pour faciliter cette mise en place et le calibrage des évaluateurs.

Q & A

Pourquoi la qualité est-elle le principal obstacle à la mise en production des agents ?

La qualité est considérée comme le principal obstacle, car les agents doivent être suffisamment performants avant d'être déployés en production. De plus, le compromis entre qualité, latence et coût reste un défi majeur dans le développement des agents.

Qu'est-ce qu'une évaluation hors ligne (offline eval) ?

Une évaluation hors ligne consiste à tester l'application avec un ensemble de données prédéfini avant de la mettre en production. Cela permet de mesurer la performance en suivant l'évolution des résultats au fil du temps et des modifications apportées.

En quoi l'évaluation en ligne (online eval) diffère-t-elle de l'évaluation hors ligne ?

L'évaluation en ligne consiste à mesurer la performance de l'application en temps réel avec des données réelles provenant de la production. Cela permet de suivre les performances de l'agent au fur et à mesure de l'interaction avec les utilisateurs.

Qu'est-ce qu'une évaluation dans la boucle (in-the-loop eval) ?

L'évaluation dans la boucle se fait pendant que l'agent fonctionne, en évaluant les réponses avant qu'elles ne soient envoyées aux utilisateurs. Cela permet à l'agent de s'auto-corriger en temps réel, améliorant ainsi la qualité des réponses.

Pourquoi les données de référence (ground truth) sont-elles importantes pour les évaluations ?

Les données de référence servent à comparer les résultats obtenus par l'agent avec une vérité établie, ce qui permet d'évaluer l'exactitude et la pertinence des réponses générées par l'agent.

Qu'est-ce qu'une évaluation sans référence (reference-free eval) ?

Une évaluation sans référence est utilisée lorsqu'il n'y a pas de données de référence disponibles pour effectuer une comparaison directe. Elle est souvent appliquée lors des évaluations en ligne ou dans la boucle.

Comment Langsmith aide-t-il à la création de jeux de données et à l'évaluation des performances des agents ?

Langsmith facilite la création de jeux de données en permettant aux utilisateurs de suivre les traces d'exécution de l'application et d'ajouter facilement des exemples de données à un ensemble de données de référence. Il permet également d'appliquer des évaluations sur les traces pour les évaluations en ligne.

Quels sont les différents types d'évaluateurs utilisés dans le cadre des évaluations ?

Il existe plusieurs types d'évaluateurs : ceux basés sur du code (comme la validation exacte ou la validation JSON), les LLM comme juge, et les annotations humaines. Chacun a ses avantages et ses limitations, selon la complexité des tâches à évaluer.

Qu'est-ce que l'évaluateur 'LLM comme juge' et quels sont ses avantages et inconvénients ?

L'évaluateur 'LLM comme juge' utilise un modèle de langage pour évaluer les sorties d'un agent. Cela permet de traiter des tâches complexes qui nécessitent une compréhension plus approfondie. Cependant, cela demande une configuration minutieuse des invites et peut être difficile à mettre en œuvre correctement.

Pourquoi les évaluations LLM peuvent-elles être difficiles à mettre en place et comment Langsmith facilite-t-il ce processus ?

Les évaluations LLM nécessitent une ingénierie précise des invites pour garantir que l'évaluateur juge correctement les sorties de l'agent. Langsmith facilite ce processus avec des fonctionnalités d'alignement d'évaluation et de calibration des évaluations, permettant aux utilisateurs de tester et de garantir que les évaluateurs fonctionnent correctement au fil du temps.