AIが顧客サービスの効率化に貢献する中、その性能を正確に評価することが重要です。
Amazon Bedrock Agentsは、顧客の要求を分析し、情報を集めてタスクを効率的に完了させます。
RagasというオープンソースライブラリやLangfuseプラットフォームを使用して、AIエージェントをテストし、性能を評価することができます。
最新の研究で、Amazon Bedrock Agentを利用したがんバイオマーカーの探索が紹介されており、評価フレームワークを用いて各エージェントの性能を検証しています。
具体的には、クリニカルエビデンスリサーチャー、医療画像専門エージェントなどの協力を評価しています。
Langfuseダッシュボードを通して、評価結果を確認するプロセスも紹介されています。
この「Open Source Bedrock Agent Evaluation」フレームワークにより、AIアプリケーション構築を加速でき、開発サイクルを短縮し、エージェント性能を向上できる可能性があります。
興味を持った方は、是非このフレームワークの詳細や、多エージェントの協調についての情報にアクセスしてみてください。
一般的な高校生でも理解できるように、複雑なAIのテクノロジーやプロセスを分かりやすく解説しています。
出典 : Evaluate Amazon Bedrock Agents with Ragas and LLM-as-a-judge https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluate-amazon-bedrock-agents-with-ragas-and-llm-as-a-judge/
