
«`html
Оценка систем разговорного ИИ, основанных на больших языковых моделях (LLMs), представляет собой важную задачу в области искусственного интеллекта. Эти системы должны:
Традиционные методы оценки не справляются с этой задачей. Существующие оценки используют небольшие, ручные наборы данных и ограниченные метрики, что не позволяет выявлять слабые места и оптимизировать агентов для работы в критически важных сферах, таких как здравоохранение или финансы.
Текущие методы оценки, такие как τ-bench или ALMITA, сосредоточены на узких областях, таких как поддержка клиентов, и используют статические, ограниченные наборы данных. Например, τ-bench оценивает чат-ботов авиакомпаний и розничной торговли, но включает только 50–115 вручную собранных примеров на каждую область. Эти методы игнорируют детали, такие как нарушения правил или согласованность диалога.
Для решения этих проблем исследователи Plurai представили IntellAgent, открытую многоагентную платформу, предназначенную для автоматизации создания разнообразных сценарием на основе правил.
Основной особенностью IntellAgent является использование графа правил для моделирования взаимосвязей и сложности правил, специфичных для области. Граф позволяет генерировать синтетические события, что обеспечивает более полное тестирование агентов.
Этот подход обеспечивает детальную диагностику и помогает выявить узкие места, которые могут быть упущены другими методами.
IntellAgent:
Эта платформа соединяет исследование и практическое применение, позволяя компаниям эффективно внедрять ИИ.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, следуйте этим шагам:
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI, и на основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу