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AI作者身份：屡获殊荣的数字操纵书
它很重要：评估使用Ragas的亚马逊基岩代理，以增强LLM性能，可靠性和AI评估。
来源:人工智能+用拉加斯评估亚马逊基岩代理商
用Ragas评估亚马逊基岩代理为我们测量和了解大语言模型（LLM）表现的方式带来了新的维度。对于构建生成AI应用程序的企业和开发人员，选择正确的评估方法对于确保一致的质量，准确性和可靠性至关重要。如果您正在努力量化亚马逊基岩动力代理的有效性，那么您并不孤单。幸运的是，使用Ragas和LLM-AS-A-Gudge等工具，可靠的评估变得更加容易。潜入本文，以探讨如何结合这些功能强大的工具，以增强和简化LLM应用程序开发过程。
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如何训练AI？了解亚马逊基岩代理
Amazon Bedrock是AWS的一项托管服务，使开发人员能够使用来自AI21 Labs，Anthropic，Conhere等提供商的基础模型来构建和扩展生成AI应用程序。使用基岩代理商，开发人员可以使用多步电推理来协调复杂的互动，从而为不同的用户请求提供量身定制的结果。代理人处理诸如调用API，解析功能和从知识库中检索文档的任务。
此功能使开发人员能够构建模仿类似人类认知模式的迭代和任务驱动的工作流程。但是建筑还不够。确保这些代理提供准确，有益和安全的输出是Ragas等结构化评估框架的起源。
什么是拉加斯？
ragas，用于检索的发电生成评估的缩写，是一个开源库，旨在评估检索增强发电（RAG）管道。 RAG管道通常用于从文档中获取相关上下文，并将其传递给LLMS以进行精确的上下文响应。 Ragas有助于使用多个指标来量化这些管道的性能：
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