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用拉加斯和法学律师和法官评估亚马逊基岩代理商

2025年4月28日 15:31 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了开源基础代理评估框架，这是一种简化代理开发过程的Langfuse集成解决方案。我们证明了如何将该评估框架与药品研究代理集成。我们用它来评估针对生物标志物问题的代理性能，并将痕迹发送到langfuse，以查看问题类型的评估指标。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
AI代理人通过自动化复杂的任务，增强决策和简化操作来迅速成为跨行业客户工作流程的组成部分。但是，在生产系统中采用AI代理需要可扩展的评估管道。强大的代理评估使您能够衡量代理商在执行某些动作方面的能力，并获得对它们的关键见解，增强AI的安全性，控制，信任，透明度和绩效优化。AmazonBedrock Agents使用基础模型（FMS）（FMS）在Amazon Bedrock，API和数据中可用的推理来分解用户的要求，从而分解了相关的信息，并促进了相关的工作，并求助工作，并进行了良好的工作，并求职。您可以通过与公司系统，API和数据源无缝连接来启用生成AI应用程序来自动化多步骤任务。Ragas是一个开源库，用于测试和评估大型语言模型（LLM）应用程序（包括检索增强生成（RAG））。该框架可以定量测量抹布实施的有效性。在这篇文章中，我们使用Ragas库来评估Amazon基岩代理的抹布能力。LLM-AS-A-GUDGES是一种评估方法，它使用LLMS评估AI生成的输出的质量。该方法采用LLM充当公正评估者，以分析和分数输出。 In this post, we employ the LLM-as-a-judge technique to evaluate the text-to-SQL and chain-of-thought capabilities of Amazon Bedrock Agents.Langfuse is an open source LLM engineering platform, which provides features such as traces, evals, prompt management, and metrics to debug and improve your LLM application.In the post Accelerate analysis and discovery of cancer biomarkers with Amazon Bedrock Agents, we展示了用于制药公司癌症生物标志物发现的研究代理。在这篇文章中，我们扩展了先前的工作并展示开源基岩年龄
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