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LangSmith lanza más de 30 plantillas de evaluación, la detección de calidad de los agentes de IA ya no requiere empezar desde cero
Evaluar si un agente de IA es "útil" es actualmente una de las tareas más demoradas en el desarrollo.
El agente puede llamar a la herramienta correcta pero con un formato de respuesta incorrecto, en diálogos de una sola ronda funciona normalmente pero en diálogos múltiples se bloquea, la respuesta final parece razonable pero en los pasos intermedios se recuperan documentos incorrectos.
Los desarrolladores necesitan establecer puntos de control en múltiples niveles: pasos individuales, trayectorias completas, diálogos múltiples, llamadas a herramientas específicas, etc., y cada evaluador debe pasar por la creación de instrucciones, calibración con datos reales, ajuste repetido, lo que suele tomar varias semanas desde cero.
Ahora, LangSmith ofrece más de 30 plantillas predefinidas, cubriendo cinco categorías: seguridad y protección (detección de inyección de prompts, revisión de divulgación de información personal, sesgos y toxicidad), calidad de respuestas (precisión, utilidad, tono), trayectoria de ejecución (si el agente siguió los pasos correctos), análisis del comportamiento del usuario (distribución del lenguaje, señales de satisfacción), multimodalidad (revisión de salida de voz e imágenes).
Las plantillas incluyen instrucciones de evaluación ajustadas para LLM y evaluadores de código basados en reglas, que pueden usarse directamente o modificarse, y son aplicables tanto para monitoreo en línea como para experimentos offline.
Los evaluadores reutilizables abordan problemas de gestión a nivel organizacional: la nueva pestaña Evaluators muestra todos los evaluadores en el espacio de trabajo, permite montarlos en nuevos proyectos con un clic, y tras actualizar las instrucciones, las modificaciones se aplican globalmente sin necesidad de mantener copias duplicadas en cada proyecto.
Las plantillas mencionadas se abren en código abierto junto con el lanzamiento de openevals v0.2.0, que añade soporte para evaluación multimodal.
（Fuente: BlockBeats）