Как устранить главный барьер при запуске ИИ-агентов в продакшене | LangChain Interrupt

Посмотрите записи наших выступлений на Interrupt здесь: https://interrupt.langchain.com/video...

Генеральный директор LangChain Харрисон Чейз рассказывает, почему качество остаётся главным препятствием для запуска ИИ-агентов в эксплуатацию, и представляет систематическую трёхэтапную систему оценки для решения этой проблемы.

Согласно опросу разработчиков агентов, качество является самым большим препятствием для внедрения в эксплуатацию, превосходя стоимость и задержки. Хотя прототипы могут быть полезны для демонстраций, для производственных систем требуется гораздо более высокая надёжность. Харрисон предлагает разработку на основе оценки (evaluation-driven development) как решение для устранения этого критического разрыва.

Что вы узнаете:

— Объяснение трёх типов оценок: офлайн, онлайн и внутрицикловая оценка
— Как LangSmith преобразует производственные трассировки в пользовательские наборы данных для оценки
— Когда использовать LLM-судей, а когда детерминированные оценщики для вашего конкретного случая использования
— Новые возможности: моделирование чата, калибровка оценки и пакет OpenEvals с открытым исходным кодом

Харрисон демонстрирует, как «отличные оценки начинаются с отличной наблюдаемости» и почему оценку следует рассматривать как непрерывный процесс, а не как разовую задачу. От офлайн-тестирования с курируемыми наборами данных до мониторинга производства в реальном времени — узнайте о полном жизненном цикле оценки, который реализуют успешные разработчики агентов.

Рекомендуемые продукты:
Унифицированная платформа LangSmith для наблюдения и оценки, а также новый пакет OpenEvals с открытым исходным кодом с готовыми оценщиками для кода, RAG, извлечения и вызова инструментов.

#LangChain #AIAgents #LangSmith #Evaluation #ProductionAI #AgentDevelopment