FareedKhan-dev/ai-agents-eval-techniques
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टFareedKhan-dev
LangChain और LangSmith का उपयोग करके AI एजेंट्स के मूल्यांकन के लिए 12 व्यावहारिक तकनीकों का एक व्यापक संग्रह।
AI एजेंट्स का मूल्यांकन मानक LLM प्रॉम्प्ट्स की तुलना में काफी अधिक जटिल है, क्योंकि एजेंटिक वर्कफ़्लो बहु-चरणीय और पुनरावृत्त होते हैं। यह रिपॉजिटरी 12 सिद्ध मूल्यांकन तकनीकों का संरचित कार्यान्वयन प्रदान करके इस चुनौती का समाधान करती है। यह प्रोजेक्ट Jupyter Notebooks का उपयोग करता है, जो डेवलपर्स को ट्रेजेक्टरी मूल्यांकन, टूल-उपयोग सत्यापन और परिणाम-आधारित मूल्यांकन जैसे विभिन्न परीक्षण प्रतिमानों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। LangChain इकोसिस्टम और LangSmith के साथ एकीकृत होकर, यह रिपॉजिटरी दिखाती है कि एजेंट के तर्क पथों को कैसे ट्रैक किया जाए, टूल चयन में विफलता के बिंदुओं की पहचान कैसे की जाए, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में प्रदर्शन मेट्रिक्स को कैसे मापा जाए। इसमें ग्राउंड-ट्रुथ तुलना, सिमेंटिक समानता और स्वचालित फीडबैक लूप जैसी आवश्यक अवधारणाएं शामिल हैं, जो इसे मजबूत और उत्पादन-तैयार स्वायत्त सिस्टम बनाने वाले इंजीनियरों के लिए एक अमूल्य संसाधन बनाती हैं। कोड मॉड्यूलर है, जिससे डेवलपर्स इन मूल्यांकन फ्रेमवर्क को अपने विशिष्ट एजेंट आर्किटेक्चर के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─12 विशिष्ट एजेंट मूल्यांकन विधियां
- ├─LangChain और LangSmith एकीकरण
- └─व्यावहारिक Jupyter Notebook प्रारूप
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर
- ├─मशीन लर्निंग शोधकर्ता
- └─सॉफ्टवेयर डेवलपर्स