Athrun Data Intelligence

Construyendo un ámbito de evaluación integral de agentes de IA con métricas, informes y paneles visuales

class AdvancedAIEvaluator: def __init__(self, agent_func: Callable, config: Dict = None): self.agent_func = agent_func self.results = () self.evaluation_history = defaultdict(list) self.benchmark_cache = {} self.config = { ‘use_llm_judge’: True, ‘judge_model’: ‘gpt-4’, ‘embedding_model’: ‘sentence-transformers’, ‘toxicity_threshold’: 0.7, ‘bias_categories’: (‘gender’, ‘race’, ‘religion’), ‘fact_check_sources’: (‘wikipedia’, ‘knowledge_base’), ‘reasoning_patterns’: (‘logical’, ‘causal’, ‘analogical’), ‘consistency_rounds’: 3, ‘cost_per_token’: 0.00002, ‘parallel_workers’: 8, ‘confidence_level’: 0.95, ‘adaptive_sampling’: True, ‘metric_weights’: […]

Presentación de métricas de uso del catálogo de datos de pegamento AWS para el uso de API

Estamos emocionados de anunciar Catálogo de datos de pegamento AWS Métricas de uso. El uso de las métricas es una nueva característica que proporciona integración nativa con Amazon CloudWatch. Esta característica le proporciona una visibilidad inmediata sobre sus patrones y tendencias de uso de la API de catálogo de datos de pegamento AWS. El catálogo […]