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评估和改进 Agentic 系统的性能.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719019 2025-06-22 25页 5.14MB

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本文主要介绍了Snorkel AI公司在评估和改进智能系统性能方面的方法和案例研究。关键点如下: 1. 前瞻性声明:文章强调了前瞻性声明的风险和不确定性,提醒读者不要将其视为未来表现的保证。 2. Snorkel AI:由行业领导者信任,其创始人AI领域的先驱。 3. 评估挑战:当前评估大规模定制高质量数据困难且耗时,团队难以关注影响最终用户体验或业务结果的关键数据和行为。 4. Snorkel方法:构建与专家意见一致的领域特定自动评估器,将评估与错误修复工作流程直接关联。 5. 多代理系统:随着进入智能代理时代,错误风险增加,需要针对复杂场景进行鲁棒性评估。 6. 案例研究:在电信助手案例中,Snorkel评估器使评估速度提高了7倍,与专家意见的一致性从55%提升到88%。 7. 自动评估器改进:通过定制评估器,与专家意见的一致性提高了最多68%。 核心数据:自动评估器与专家意见的一致性从29%提升到97%(+68%),在几个星期内迭代改进显著。
"如何快速提升AI评估准确性?" "多智能体系统中的常见误区有哪些?" "Snorkel AI如何优化用户体验?"
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