Usar modelos de decisión con las evaluaciones de Amazon Bedrock AgentCore
aws ·
Este artículo explica cómo integrar modelos de decisión en las evaluaciones de Amazon Bedrock AgentCore mediante evaluadores personalizados basados en código. Los modelos de decisión proporcionan probabilidades calibradas para preguntas de opción fija, ofreciendo una alternativa fiable a las salidas de LLM de formato libre para tareas de evaluación específicas. El artículo muestra la conexión de dos backends específicos, Jev y Strands Decider 2B, para evaluar las respuestas de los agentes a través de funciones Lambda. Estos modelos admiten tipos de preguntas de sí/no, elección y puntuación, lo que permite un umbral preciso y la agregación de resultados. Los autores recomiendan utilizar modelos de decisión como una capa de filtrado que identifique interacciones que requieran una investigación más profunda por parte de evaluadores integrados de tipo 'LLM como juez'. Se describe un proceso de validación para garantizar que estas nuevas mediciones se alineen con las etiquetas de referencia humana antes del despliegue. Este enfoque permite a los desarrolladores mantener amplias capacidades de evaluación mientras añaden comprobaciones eficientes y deterministas para la adherencia a políticas específicas o hechos concretos.
aws