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代理AI：评估
指标跟踪抹布和代理的指标，以及帮助邮政代理AI的框架：在评估方面，首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学主要是
这不是最激动人心的话题，但是越来越多的公司正在关注。因此，值得深入研究哪些指标可以实际衡量该性能。
，随着您推动更改时，可以进行适当的浮力，以确保事情不会出现干草。
因此，对于本文，我对多转聊，抹布和代理应用程序的常见指标进行了一些研究。
我还对Deepeval，Ragas和Openai的Evals库等框架进行了快速评论，因此您知道何时选择什么。
本文分为两分。如果您是新手，第1部分会讨论一些传统指标，例如Bleu和Rouge，涉及LLM基准测试，并介绍了使用LLM作为Evals法官的想法。
如果这不是您新的，则可以跳过此。第2部分挖掘对不同类型的LLM应用程序的评估。
我们在
如果您精通我们如何评估NLP任务以及公共基准的工作方式，则可以跳过第一部分。
如果不是，很高兴知道较早的指标（例如准确性和BLEU最初使用的目的）以及它们的工作方式，同时了解我们如何测试MMLU等公共基准。
评估NLP任务
当我们评估传统的NLP任务（例如分类，翻译，摘要等）时，我们将转向传统的指标，例如准确性，精度，F1，BLEU和Rougethese指标，但今天仍然使用，但主要是在模型产生一个单一的，易于可比的“正确”的答案时。
以分类为例，任务是为每个文本分配一个单个标签。为了测试这一点，我们可以通过将模型分配的标签与eval数据集中的参考标签进行比较来使用精度，以查看它是否正确。
非常明确：如果分配错误的标签，则获得0；如果分配了正确的标签，则获得1。
这意味着，如果我们为带有1,000封电子邮件的垃圾邮件数据集构建分类器，并且模型标签910正确，精度为0.91。
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