Розробка AI-агентів часто стикається з проблемою, коли модель виглядає ввічливою та переконливою, але фактично надає неправильну інформацію. Це стається через те, що стандартні системи оцінювання зосереджуються лише на якості тексту, ігноруючи технічну сторону роботи агента. Наприклад, бот може проігнорувати виклик необхідного інструменту для перевірки політики повернення товарів, але при цьому отримати високі бали за когерентність та стиль мовлення.
Перша пастка полягає в оцінці лише фінального тексту. Оскільки багато оцінювачів сприймають діалог як звичайний текст, вони не бачать викликів функцій, які насправді виконує агент. Рішенням є впровадження детермінованих оцінювачів, які порівнюють очікувані виклики інструментів з реальними діями моделі. Заборонені виклики повинні розглядатися як критичні помилки, а не як стилістичні недоліки, що дозволяє уникнути небезпечних сценаріїв у роботі агента.
Друга проблема — використання одного профілю метрик для всіх типів діалогів. Правильна відмова на запит про порушення інструкцій не повинна каратися низьким балом за релевантність. Використання різних профілів для різних завдань, таких як захисні механізми або обробка запитів, дозволяє уникнути помилкових спрацювань системи тестування. Це забезпечує гнучкість, де кожна категорія діалогу оцінюється за відповідними критеріями, а не за усередненими показниками.
Третя пастка — усереднення результатів, що дозволяє приховати катастрофічні помилки серед багатьох вдалих відповідей. Окремі випадки, такі як надання неправдивих гарантій повернення, не можуть бути нівельовані загальним високим балом. Необхідно розділяти метрики на жорсткі, які повинні проходити завжди, та оціночні, що мають мінімальні пороги. Це гарантує, що жодна критична помилка не залишиться непоміченою через високу середню оцінку якості діалогу.
Четверта проблема стосується оцінки обґрунтованості без реальних даних. Якщо модель не використовує інструменти, вона не має підстав для своїх тверджень. Оцінювач повинен базуватися на результатах, отриманих від інструментів під час конкретного запуску, а не на очікуваннях. Відсутність даних повинна трактуватися як помилка, що сигналізує про те, що агент пропустив важливий крок у виконанні завдання, роблячи його відповідь безпідставною та небезпечною.
Нарешті, важливо уникати сприйняття відсутності оцінки як успішного результату. Якщо система оцінювання видає помилку або не повертає результат, це має вважатися провалом тесту. Будь-яка технічна несправність інструментів вимірювання повинна блокувати збірку, щоб запобігти виходу в продакшн неперевіреного коду. Дотримання цих правил дозволяє створити надійну систему тестування, яка дійсно перевіряє функціональність агента, а не лише його здатність гарно формулювати речення.
🔗 Першоджерело: Читати оригінал