Utilizzare modelli decisionali con le valutazioni di Amazon Bedrock AgentCore
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Questo articolo illustra come integrare modelli decisionali nelle valutazioni di Amazon Bedrock AgentCore utilizzando valutatori personalizzati basati su codice. I modelli decisionali forniscono probabilità calibrate per domande a scelta fissa, offrendo un'alternativa affidabile agli output liberi dei LLM per compiti di valutazione specifici. Il post dimostra il collegamento di due backend specifici, Jev e Strands Decider 2B, per valutare le risposte degli agenti tramite funzioni Lambda. Questi modelli supportano tipi di domanda sì/no, a scelta multipla e punteggio, consentendo una soglia precisa e l'aggregazione dei risultati. Gli autori raccomandano l'utilizzo dei modelli decisionali come strato di screening che segnala i turni che richiedono un'indagine più approfondita da parte dei valutatori integrati basati su LLM-as-a-judge. Viene delineato un processo di validazione per garantire che queste nuove misurazioni siano allineate con le etichette di riferimento umane prima del deployment. Questo approccio consente agli sviluppatori di mantenere ampie capacità di valutazione aggiungendo controlli efficienti e deterministici per la conformità a specifiche policy o fatti.
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