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智能體品質
第四天
學習如何透過掌握評估和改進智能體的關鍵技巧，建構強大可靠的人工智慧智能體。本次課程將涵蓋可觀測性、日誌記錄和追蹤等內容，以提供視覺化效果，並介紹關鍵指標和評估策略，從而優化智能體的表現。
- 作業1: 實現可觀測性以幫助您調試代理
- 作業2: 評估代理
智能體品質
- 有效：確保解答符合使用者需求
- 高效：解答時間合理
- 不易因使用者提問失效
- 安全
人工智慧品質保證的三大支柱
- 大規模評估: 人工智慧測試需要來自不同背景的人類視角，以反映實際使用者群體
- 自適應紅隊演練: 必須探測行為漏洞，包括偏見、惡意行為、虛假資訊和操縱行為
- 持續監控和偏差檢測: 避免隨時間推移而演變和漂移
負責任AI
- 公平性：避免偏見，確保系統對各類使用者和利益相關者公正。
- 可靠性與安全性：系統應穩健、安全，能防止事故及濫用。
- 隱私與資料保護：尊重並保護使用者資料隱私。
- 包容性：設計對不同用戶群體都友好和可用。
- 透明度與可解釋性：系統決策過程應可理解且可追蹤。
- 責任制：明確責任歸屬，能夠審計和問責。
持續監控LLM
- 格式化日誌
- 可追蹤
- 指標
建立可信賴Agent 準則
- Agent本身要有價值
- 解答過程要合理
- 人類要能理解
白皮書要點
- 以可觀測性(：日誌、追蹤 和指標（健康報告）)確保代理品質
- 持續反饋: 代理故障排查與回應評分
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