Usar modelos de decisão com as Avaliações do Amazon Bedrock AgentCore
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Este artigo explica como integrar modelos de decisão nas Avaliações do Amazon Bedrock AgentCore usando avaliadores personalizados baseados em código. Os modelos de decisão fornecem probabilidades calibradas para perguntas de escolha fixa, oferecendo uma alternativa confiável às saídas de LLM de formato livre para tarefas de avaliação específicas. O post demonstra a conexão de dois backends específicos, Jev e Strands Decider 2B, para avaliar as respostas dos agentes por meio de funções Lambda. Esses modelos suportam tipos de pergunta sim/não, escolha e pontuação, permitindo a definição precisa de limiares e a agregação de resultados. Os autores recomendam o uso de modelos de decisão como uma camada de triagem que sinaliza rodadas que exigem investigação mais profunda por parte dos avaliadores internos baseados em LLM (LLM-as-a-judge). Um processo de validação é descrito para garantir que essas novas medições estejam alinhadas com rótulos de referência humanos antes da implantação. Essa abordagem permite que os desenvolvedores mantenham capacidades amplas de avaliação, adicionando verificações eficientes e determinísticas para conformidade específica com políticas ou fatos.
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