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使用Langchain和Amazon Sagemaker AI MLFlow

2025年4月7日 17:45 33 Comments
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在这篇文章中，我向您展示了如何结合Langchain的Langgraph，Amazon Sagemaker AI和MLFlow，以演示用于开发，评估和部署复杂的Generativeai代理的强大工作流程。该集成提供了所需的工具，可以深入了解Generativeai代理的性能，快速迭代并在整个开发过程中维护版本控制。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
开发可以解决现实世界任务的生成AI代理很复杂，并且构建生产级的代理应用需要将代理与其他工具（例如用户界面，评估框架和持续改进机制）集成在一起。开发人员经常发现自己努力应对不可预测的行为，复杂的工作流以及复杂的互动网络。代理的实验阶段特别具有挑战性，通常乏味且容易出错。在没有强大的跟踪机制的情况下，开发人员将面临艰巨的任务，例如识别瓶颈，了解代理推理，确保跨多种工具的无缝协调以及优化性能。这些挑战使创造有效和可靠的AI代理的过程成为一项艰巨的任务，需要创新的解决方案来简化开发并增强整体系统的可靠性。在这种情况下，Amazon Sagemaker AI带有MLFlow提供了一种有力的解决方案，可以简化线条生成性AI代理实验。在这篇文章中，我使用Langchain流行的开源Langgraph代理框架来构建代理，并展示如何启用Langgraph Generative AI代理的详细跟踪和评估。 这篇文章探讨了Amazon Sagemaker AI的MLFlow如何帮助您作为开发人员和机器学习（ML）从业人员有效地实验，评估生成性AI代理性能并优化其生产准备的应用程序。我还向您展示了如何通过检索增强生成评估（RAGAS）引入高级评估指标，以说明MLFl​​ow自定义以跟踪使用Ragas（例如Ragas）的自定义和第三方指标。在实验中进行高级跟踪和评估的高级跟踪和评估的实验功能是对实验的关键功能，可以对其进行录制，并分析代理人的执行方法。这对于确定错误，评估决策过程和Impro
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