Phương pháp kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI

Hành trình từ kiểm tra và đánh giá tác nhân AI thử nghiệm đến một hệ thống sản xuất đáng tin cậy đầy rẫy những rủi ro. Khoảng cách ‘cuối’ này là nơi mà tiềm năng gặp thực tế, và nó được kết nối bởi một lĩnh vực quan trọng duy nhất: Kiểm tra Tác nhân AI mạnh mẽ. Nếu không có chiến lược toàn diện cho việc đánh giá AI tự quản, một tác nhân sẽ chỉ là một dự án khoa học rủi ro cao, không phải là một tài sản kinh doanh đáng tin cậy.

Hướng dẫn này trả lời các câu hỏi chính mà lãnh đạo và các nhà phát triển đang hỏi: làm thế nào để kiểm tra Tác nhân AI hiệu quả, và làm thế nào để đánh giá Tác nhân AI để đảm bảo chúng an toàn, đáng tin cậy và sẵn sàng cho tương tác với khách hàng? Nó cung cấp một khung rõ ràng để đánh giá tác nhân thông minh và các phương pháp cần thiết để chuyển từ nguyên mẫu đến sản xuất một cách tự tin.

Những điểm chính cần nhớ trong việc kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI

• Tác nhân Không Phải là Phần Mềm Truyền Thống: kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI phải tính đến tính không xác định và suy luận ‘hộp đen’, thay đổi trọng tâm từ kết quả chính xác sang chất lượng kết quả.
• Đánh giá Qua Bốn Chiều Kích: Một đánh giá đầy đủ không chỉ đo lường thành công của nhiệm vụ, mà còn chất lượng suy luận, chi phí vận hành và trải nghiệm người dùng tổng thể.
• Sử Dụng Phương Pháp Kiểm Tra Kết Hợp: Kết hợp các bài kiểm tra ngoại tuyến (như kiểm tra đơn vị), kiểm tra trực tuyến (như kiểm tra A/B), và đánh giá bắt buộc có sự can thiệp của con người (HITL) để đảm bảo bao phủ toàn diện.
• Theo dõi cả chất lượng và chi phí: Bảng điều khiển của bạn phải giám sát các chỉ số quan trọng như Tỷ lệ Hoàn thành Nhiệm vụ và Sự Hài lòng của Người dùng cùng với chi phí hoạt động như việc sử dụng token và độ trễ.
• Kiểm tra là liên tục, không phải một lần duy nhất: Hiệu suất của tác nhân có thể thay đổi; do đó, kiểm tra phải là một quá trình liên tục ‘Assurance liên tục’ trong sản xuất, không chỉ là một bước trước khi triển khai.

Kiểm tra Tác nhân AI là gì?

Kiểm tra Tác nhân AI là một ngành chuyên ngành của đảm bảo chất lượng phần mềm, tập trung vào việc xác minh hiệu suất, an toàn và độ tin cậy của các hệ thống AI tự động. Nó sử dụng sự kết hợp giữa các phương pháp kiểm tra truyền thống, kỹ thuật đánh giá mới và phản hồi con người-trong-vòng để đánh giá khả năng lập luận, quyết định và hoàn thành nhiệm vụ của tác nhân trong các môi trường phức tạp, động. Nó là một phần quan trọng trong chu kỳ phát triển tác nhân AI.

Không giống như kiểm tra phần mềm truyền thống, kiểm tra xem có đầu ra có thể dự đoán, xác định hay không, một chiến lược Kiểm tra Tác nhân AI đúng cách phải tính đến tính không xác định và tính thích nghi của AI. Quy trình này là điều cơ bản để chuyển đổi các tác nhân từ nguyên mẫu thí nghiệm thành ứng dụng sản xuất mạnh mẽ mà các doanh nghiệp có thể tin tưởng. Một khung đánh giá AI tự động hiệu quả không chỉ là tìm lỗi; mà là quản lý rủi ro và đảm bảo tác nhân phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Tại sao bạn không thể thử nghiệm một Tác nhân AI như phần mềm truyền thống?

kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI với một tài liệu QA thông thường giống như cố gắng kiểm tra một chiếc xe bằng ống nghe. Công cụ không phù hợp vì hệ thống cơ bản hoàn toàn khác biệt. Những thách thức cốt lõi về cách bạn kiểm tra các Tác nhân AI xuất phát từ ba đặc điểm độc đáo.

Làm thế nào tính không xác định phá vỡ bảo đảm chất lượng truyền thống?

Phần mềm truyền thống có tính quyết định: cùng một đầu vào luôn luôn tạo ra cùng một đầu ra. Các tác nhân AI thì không.

• Thách thức của các đầu ra biến đổi: Một tác nhân có thể cung cấp câu trả lời hơi khác nhau, nhưng đều đúng, cho cùng một lời nhắc. Sự thay đổi này làm cho các bài kiểm tra đỗ/trượt truyền thống, vốn khẳng định một đầu ra chính xác, trở nên vô dụng.
• Chuyển từ khẳng định đầu ra sang đánh giá chất lượng: Trọng tâm của việc đánh giá tác nhân thông minh phải chuyển từ ‘Đây có phải câu trả lời hoàn toàn chính xác không?’ sang ‘Đây có phải là câu trả lời chất lượng cao đáp ứng ý định của người dùng không?’ Điều này đòi hỏi đánh giá sâu sắc hơn, mang tính chất định tính.

Vấn đề ‘hộp đen’ trong việc kiểm tra lý luận của tác nhân là gì?

Quá trình ra quyết định nội bộ của một tác nhân thường không rõ ràng, tạo ra một ‘hộp đen’ khó kiểm tra trực tiếp.

• Khó khăn trong việc xác minh ‘quá trình suy nghĩ’: Bạn có thể thấy hành động cuối cùng của tác nhân, nhưng việc xác minh chuỗi lý luận phức tạp dẫn đến nó là một thách thức. Tác nhân có thể đưa ra câu trả lời đúng vì những lý do sai, điều này là rủi ro tiềm ẩn.
• Tập trung vào khả năng truy hồi và biện minh: Kiểm tra hiệu quả yêu cầu các công cụ có thể truy hồi các quyết định của tác nhân trở lại qua các bước lý luận và tương tác với các công cụ. Mục tiêu là đảm bảo hành động của tác nhân không chỉ đúng mà còn được biện minh và hợp lý.

Làm thế nào các phụ thuộc công cụ ngoài tạo ra các điểm thất bại độc đáo?

Các tác nhân phụ thuộc vào một bộ công cụ ngoài và API để tương tác với thế giới. Điều này tạo ra một mạng lưới phụ thuộc có thể thất bại.

• Hiệu suất phụ thuộc vào độ tin cậy bên ngoài: Hiệu suất của một tác nhân gắn liền với thời gian hoạt động, độ trễ và độ tin cậy của các API bên ngoài mà nó gọi. Một vấn đề với API thời tiết của bên thứ ba có thể khiến một tác nhân đặt vé du lịch bị thất bại hoàn toàn.
• Kiểm tra khi xảy ra thất bại êm ái: Một phần quan trọng của việc kiểm tra hiệu suất tác nhân AI là đảm bảo tác nhân có thể thất bại một cách êm ái. Khi một công cụ không khả dụng hoặc trả về một lỗi, tác nhân nên có khả năng nhận biết thất bại, báo cáo nó và thử một con đường thay thế hoặc yêu cầu sự trợ giúp từ con người, thay vì bị treo hoặc tạo ra kết quả vô nghĩa.

Những khía cạnh cốt yếu của kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI là gì?

Một chiến lược kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI toàn diện phải đánh giá hiệu suất qua bốn khía cạnh khác nhau. Việc trả lời câu hỏi làm thế nào để bạn đánh giá các tác nhân AI yêu cầu một cách tiếp cận nhiều mặt, cân bằng giữa tính năng và an toàn, chi phí và niềm tin của người dùng.

Khía cạnh 1: Thành công nhiệm vụ và Độ chính xác chức năng

• Mô tả: Đây là khía cạnh cơ bản nhất: Tác nhân có hoàn thành thành công nhiệm vụ được giao từ đầu đến cuối, đáp ứng tất cả các ràng buộc đã chỉ định không?
• Ví dụ: Một đại lý du lịch được giao nhiệm vụ đặt vé máy bay từ New York đến London với giá dưới $1000, khởi hành vào thứ Ba tới và không có quá một điểm nối chuyến. Kết quả thành công là một đặt vé đã được xác nhận đáp ứng đầy đủ bốn hạn chế.

Khía cạnh 2: Chất lượng lập luận và An toàn

• Mô tả: Khía cạnh này đánh giá quá trình ra quyết định của tác nhân. Logic của nó có hợp lý, an toàn và không chứa các thiên kiến có hại hoặc hành động nguy hiểm không?
• Ví dụ: Một tác nhân xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm xác định chính xác các dấu hiệu khả nghi về gian lận dựa trên các điểm dữ liệu không nhất quán, mà không sử dụng thông tin nhân khẩu học được bảo vệ (như tuổi hoặc mã bưu điện) làm yếu tố trong lập luận của nó.

Chiều kích 3: Hiệu suất và Chi phí Hoạt động

• Mô tả: Điều này đánh giá hiệu suất của tác nhân. Nó có nhanh, nhẹ tài nguyên và hiệu quả về chi phí trong quá trình hoạt động không?
• Ví dụ: Một tác nhân nghiên cứu chịu trách nhiệm tóm tắt các xu hướng thị trường gần đây trả về một báo cáo toàn diện và chính xác trong vòng dưới 30 giây, đồng thời giảm thiểu số lượng cuộc gọi tốn kém, nhiều token tới Mô hình Ngôn ngữ Lớn của nó.

Chiều kích 4: Trải nghiệm Người dùng và Niềm tin

• Mô tả: Điều này tập trung vào chất lượng tương tác giữa con người và tác nhân. Tác nhân có tự nhiên, hữu ích và đáng tin cậy từ góc nhìn của người dùng không?
• Ví dụ: Một tác nhân hỗ trợ khách hàng duy trì giọng điệu lịch sự và hữu ích, hiểu đúng sự thất vọng của người dùng từ ngôn ngữ của họ, và cung cấp các phản hồi đầy cảm thông, không máy móc trong khi giải quyết vấn đề của họ.

Các Phương pháp Chính để kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI là gì?

Không có phương pháp đơn lẻ nào đủ để đánh giá ai tự trị một cách đầy đủ. Một chiến lược kiểm tra mạnh mẽ kết hợp nhiều kỹ thuật để bao phủ logic, hiệu suất và an toàn của tác nhân từ các góc độ khác nhau.

Làm thế nào để bạn thực hiện đánh giá ‘ngoại tuyến’ với các tập dữ liệu tĩnh?

Đánh giá ngoại tuyến được thực hiện trước khi triển khai, sử dụng dữ liệu tĩnh được kiểm soát để kiểm tra và đánh giá các thành phần cốt lõi của tác nhân.

• Kiểm thử Đơn vị cho Công cụ của Tác nhân: Điều này bao gồm việc cô lập và kiểm thử từng công cụ hoặc kết nối API riêng lẻ trong bộ công cụ của tác nhân. Ví dụ, bạn sẽ kiểm tra công cụ ‘get_current_stock_price’ để đảm bảo nó kết nối một cách đáng tin cậy với API tài chính và phân tích phản hồi chính xác.
• Kiểm thử Tích hợp: Điều này kiểm tra khả năng của tác nhân trong việc kết nối chính xác nhiều cuộc gọi công cụ để đạt được mục tiêu. Ví dụ, nó có thể đầu tiên sử dụng công cụ ‘find_customer_id’ và sau đó truyền chính xác ID đó vào công cụ ‘get_order_history’ không?
• Sử dụng các điểm chuẩn và bộ kiểm tra chuẩn hóa: Đối với các khả năng chung, các điểm chuẩn học thuật và công nghiệp như AgentBench hoặc ToolBench có thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của tác tử của bạn với các mô hình tiên tiến trên các nhiệm vụ tiêu chuẩn. Đây là một phần quan trọng của đánh giá tác nhân AI.

Làm thế nào để bạn thực hiện kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI ‘trực tuyến’ hoặc tương tác?

Đánh giá trực tuyến diễn ra với dữ liệu trực tiếp và người dùng thực, cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất trong thế giới thực.

• Thử nghiệm A/B: Điều này bao gồm triển khai hai phiên bản hơi khác nhau của một tác nhân (ví dụ: một với lời nhắc khác, một LLM khác hoặc logic khác) cho một phần lưu lượng truy cập trực tiếp. Sau đó, bạn đo lường phiên bản nào hoạt động tốt hơn theo các chỉ số chính của bạn, như tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ hoặc sự hài lòng của người dùng.
• Kiểm thử xâm nhập và thử nghiệm đối kháng: Đây là việc cố ý thử phá vỡ tác nhân. Một đội ngũ ‘xâm nhập’ chuyên dụng sẽ cung cấp các lời nhắc gây nhầm lẫn, độc hại hoặc ngoài phạm vi để xác định các chế độ thất bại, lỗ hổng bảo mật và điểm mù logic trước khi chúng được phát hiện bởi người dùng bên ngoài.

Vai trò của đánh giá Human-in-the-Loop (HITL) là gì?

Với sự phức tạp của ngôn ngữ và lý luận, phán đoán của con người vẫn là tiêu chuẩn vàng để đánh giá chất lượng phản hồi.

• Phản hồi của con người (RLHF): Điều này bao gồm việc có các nhà đánh giá con người chấm điểm chất lượng, độ liên quan, độ hữu ích và độ an toàn của các phản hồi từ tác nhân. Phản hồi này vô giá để tinh chỉnh mô hình nền và cải thiện khả năng đối thoại của tác nhân.
• Triển khai Canary: Trước khi ra mắt đầy đủ, tác nhân được phát hành cho một nhóm nhỏ người dùng chuyên gia nội bộ. Nhóm ‘canary’ này cung cấp phản hồi chi tiết về hiệu suất và trải nghiệm người dùng của tác nhân.
• Kiểm tra Chế độ Bóng: Tác nhân hoạt động song song với quy trình làm việc của con người hiện tại, đưa ra quyết định nhưng không thực hiện hành động. Hành động được đề xuất của nó được ghi lại và so sánh với quyết định của chuyên gia con người, cung cấp một cách an toàn để đánh giá độ chính xác thực tế của nó mà không ảnh hưởng đến khách hàng.

Bạn nên theo dõi các Chỉ số Chủ chốt nào trên Bảng điều khiển Đánh giá của mình?

Bảng điều khiển đánh giá chuyên dụng với các chỉ số phù hợp là cần thiết để hiểu nhanh chóng hiệu suất của tác nhân.

Các chỉ số chất lượng và độ chính xác cơ bản là gì?

• Tỷ lệ Hoàn thành Nhiệm vụ: Phần trăm nhị phân của các nhiệm vụ mà tác nhân hoàn thành thành công từ đầu đến cuối. Đây là thước đo cuối cùng của sự chính xác về chức năng.
• Định hướng và Độ chính xác thực tế: Phần trăm các phát biểu trong phản hồi của tác nhân được hỗ trợ trực tiếp bởi các tài liệu nguồn đã cung cấp. Điều này được sử dụng để đo lường và giảm thiểu ‘ảo tưởng’ của LLM.
• Độ chính xác trong Việc sử dụng Công cụ: Phần trăm số lần tác nhân gọi đúng công cụ với các tham số đúng cho một bước đã cho.
• Điểm Hài lòng của Người dùng (CSAT/NPS): Phản hồi trực tiếp lấy từ người dùng về chất lượng giao tiếp với tác nhân.

Các chỉ số hoạt động và chi phí quan trọng là gì?

• Tiêu thụ Token mỗi Nhiệm vụ: Theo dõi các token LLM đầu vào, đầu ra và tổng số được sử dụng cho mỗi nhiệm vụ là rất quan trọng để quản lý và tối ưu hóa chi phí hoạt động.
• Độ trễ Từ đầu đến cuối: Tổng thời gian được đo từ yêu cầu ban đầu của người dùng đến câu trả lời cuối cùng, hoàn chỉnh của tác nhân.
• Tỷ lệ lỗi Công cụ: Phần trăm các cuộc gọi API bên ngoài mà tác nhân thực hiện bị lỗi hoặc trả về lỗi, có thể chỉ ra vấn đề với logic của tác nhân hoặc các công cụ bên ngoài.

Các công cụ và khung nào có sẵn cho kiểm tra và đánh giá Tác nhân AI?

Một hệ sinh thái ngày càng phát triển các công cụ đang nổi lên để hỗ trợ nhu cầu phức tạp của kiểm tra tác nhân AI.

Những thư viện mã nguồn mở nào có thể giúp bạn bắt đầu?

• LangChain Evals và LlamaIndex Evals: Những thư viện này cung cấp các công cụ lập trình để tạo và chạy các đánh giá trên logic tác nhân được xây dựng với các khung tương ứng của chúng.
• TruLens và DeepEval: Đây là các thư viện mã nguồn mở tập trung vào theo dõi và đánh giá các thí nghiệm LLM, giúp bạn so sánh hiệu suất của các lời nhắc, mô hình và cấu hình khác nhau.
• RAGAs (Đánh giá Tăng cường Truy xuất): Khung này được thiết kế đặc biệt để đánh giá hiệu suất của các đường dẫn RAG, vốn là một thành phần cốt lõi của nhiều tác nhân.

Các nền tảng quan sát được quản lý và đánh giá cung cấp những gì?

• Theo dõi Từ Đầu Đến Cuối: Các nền tảng như LangSmith, Arize AI, và Traceloop cung cấp theo dõi từ đầu đến cuối, giám sát và gỡ lỗi cho các ứng dụng tác nhân. Chúng cho phép bạn hình dung toàn bộ quá trình tư duy của một tác nhân.
• Dashboard và Tập Dữ Liệu: Các nền tảng này cung cấp các bảng điều khiển được xây dựng sẵn để theo dõi các chỉ số chính được đề cập ở trên, giúp bạn hình dung hành vi của tác nhân, giám sát chi phí và tự động tạo tập dữ liệu đánh giá từ dữ liệu sản xuất của bạn.

Những Hiểu Lầm Phổ Biến Về Kiểm Thử Tác Nhân AI Là Gì?

• Hiểu Lầm 1: ‘Điểm cao trên một bài đánh giá tiêu chuẩn nghĩa là nó đã sẵn sàng cho sản xuất.’
  • Thực Tế: Đánh Giá Hiệu Suất Tác Nhân AI hữu ích cho việc so sánh các mô hình trên các nhiệm vụ chuẩn hóa, nhưng các bài đánh giá này hiếm khi phản ánh sự phức tạp, dữ liệu, và các trường hợp đặc biệt của lĩnh vực kinh doanh cụ thể của bạn. Một tác nhân phải được kiểm tra trên các nhiệm vụ liên quan đến trường hợp sử dụng của bạn.
• Hiểu Lầm 2: ‘Bạn có thể tự động hóa hoàn toàn quá trình kiểm thử.’
  • Thực Tế: Do sự phức tạp của ngôn ngữ và lý luận, đánh giá của con người vẫn là tiêu chuẩn vàng để đánh giá chất lượng tế nhị, giọng điệu, và sự an toàn của các phản hồi của tác nhân. Tự động hóa được sử dụng để mở rộng quy mô kiểm thử, chứ không phải để thay thế phán đoán quan trọng của con người.
• Hiểu Lầm 3: ‘Kiểm thử chỉ là một hoạt động diễn ra một lần trước khi triển khai.’
  • Thực Tế: Hiệu suất của một tác nhân có thể và sẽ thay đổi theo thời gian khi các nguồn dữ liệu bên ngoài thay đổi, hành vi người dùng phát triển, hoặc mô hình cơ bản được cập nhật. Kiểm Thử Tác Nhân AI phải là một quá trình liên tục theo dõi và đánh giá trong sản xuất.

Kết Luận: Từ Đảm Bảo Chất Lượng Đến Đảm Bảo Liên Tục

Các phương pháp Kiểm Thử Tác Nhân AI đại diện cho một sự thay đổi cơ bản từ tư duy Đảm Bảo Chất Lượng phần mềm truyền thống. Chúng ta đang chuyển từ ‘Đảm Bảo Chất Lượng’ xác định đến một mô hình mới là ‘Đảm Bảo Liên Tục,’ một nguyên tắc cốt lõi cho bất kỳ sự đánh giá AI tự động nào thành công. Cách tiếp cận mới này về cách đánh giá AI tác nhân công nhận rằng hiệu suất của một tác nhân là động và phải được giám sát, đánh giá và cải tiến liên tục trong môi trường trực tiếp.

Kiểm tra hiệu suất đại lý AI hiệu quả không kết thúc tại việc triển khai; nó trở thành một chức năng hoạt động liên tục. Mục tiêu của đánh giá đại lý thông minh hiện đại không phải là đạt một trạng thái tĩnh, ‘không có lỗi’, mà là xây dựng một hệ thống bền bỉ. Đó là về việc tạo ra một quy trình mạnh mẽ, bao gồm từ việc so sánh hiệu suất đại lý AI đến phản hồi trực tiếp từ con người, để đảm bảo rằng đại lý của chúng tôi vẫn an toàn, hiệu quả và phù hợp với mục tiêu kinh doanh của chúng tôi khi chúng tiếp tục học hỏi và phát triển.