Один контекст, что правит всеми
В прошлом посте мы обсуждали, как устроена оценка агентов вообще. Сейчас я расскажу, что конкретно делаем мы. И почему я считаю, что это очень круто.
О что заземляться
Чтобы измерить качество агента, нужен ground truth — точка опоры, относительно которой видно, где он накосячил.
Первое, что приходит в голову — взять экспертов. Cпрашивать их: хороший ответ или плохой. Идея рабочая ровно до того момента, пока вы не захотите что-то с ней сделать. Мнение эксперта живёт у него в голове. Его нельзя пересмотреть, про него можно только на кухне поспорить. Вы получаете оценку, но не получаете рычага, как ее улучшить.
Регламент — другое дело. Агент отступил от правила — ошибка. Но нельзя просто так взять и написать эту базу знаний выписать. У людей куча правил, которые для них слишком очевидны, чтобы их проговаривать. Поэтому мы строим отдельный агентский пайплайн, который эти знания собирает, об этом я писал в посте.
Как схема идеально замыкается
— Асессор по базе размечает — смотрит на ответ агента и сверяет, где тот разошёлся с регламентом.
— Агент по ней же работает — решает обращение клиента, сверяясь с правилами.
— LLM-as-a-judge калибруется об разметку асессоров (напомню, они сами читают ту же базу) и тоже размечает
— Теоретически, по этой же самой базе может работать не только агент, но и сотрудник. Там, где агент пасует, за дело берётся живой оператор — и работает по тому же контексту, что и LLM.
Складывается в квадрат: агент и человек — те, кто действует; judge и асессор — те, кто проверяет. Четыре роли, один контекст под ними. Это делает систему невероятно гибкой. Поменял ошибку, про это сразу узнали все. Появилось новое правило, моментально проросло всей системе. Да и людей можно будет джаджами замерять :)
Конечно, интерфейсы к контексту у человека и LLM разные. Для человека есть целая область: User Interface (UI). Пока Agent Interface лучшие умы еще зарождают, можно делать по старинке: дал агенту grep — и он сам выгреб нужный кусок. И реально работает!
Где я вас обманул
Звучит слишком идеально, чтобы быть правдой. Внимательный читатель канала уже должен понять, в чем подвох.
В этой схеме мы никак не проверяем сбор самого контекста. Соберём базу криво — все наши четыре друга посыпятся одновременно.
Контекст должен полным, без ошибок и противоречий. Полноту, допустим, можно обкалибровать об ответы сотрудников. Но потом надо все проверить на адекватность с помощью других людей, например, особо внимательной команды редакторов. Приятное в том, что часто проверять базу не нужно. Только переодически просматривать по регламенту.
Заключение
Я рассказал вам все, что знаю сам (а знаю я немного). Как собирать контекст для агентов, как об него калибровать разметчиков, и как это все работает вместе. Это же наша команда рассказывала на недавном митапе (скоро выложу видео!).
Если остались вопросы, пишите в комментариях или в личные сообщения. Дальше будем активно разбирать инференс LLM.
В прошлом посте мы обсуждали, как устроена оценка агентов вообще. Сейчас я расскажу, что конкретно делаем мы. И почему я считаю, что это очень круто.
О что заземляться
Чтобы измерить качество агента, нужен ground truth — точка опоры, относительно которой видно, где он накосячил.
Первое, что приходит в голову — взять экспертов. Cпрашивать их: хороший ответ или плохой. Идея рабочая ровно до того момента, пока вы не захотите что-то с ней сделать. Мнение эксперта живёт у него в голове. Его нельзя пересмотреть, про него можно только на кухне поспорить. Вы получаете оценку, но не получаете рычага, как ее улучшить.
Регламент — другое дело. Агент отступил от правила — ошибка. Но нельзя просто так взять и написать эту базу знаний выписать. У людей куча правил, которые для них слишком очевидны, чтобы их проговаривать. Поэтому мы строим отдельный агентский пайплайн, который эти знания собирает, об этом я писал в посте.
Как схема идеально замыкается
— Асессор по базе размечает — смотрит на ответ агента и сверяет, где тот разошёлся с регламентом.
— Агент по ней же работает — решает обращение клиента, сверяясь с правилами.
— LLM-as-a-judge калибруется об разметку асессоров (напомню, они сами читают ту же базу) и тоже размечает
— Теоретически, по этой же самой базе может работать не только агент, но и сотрудник. Там, где агент пасует, за дело берётся живой оператор — и работает по тому же контексту, что и LLM.
Складывается в квадрат: агент и человек — те, кто действует; judge и асессор — те, кто проверяет. Четыре роли, один контекст под ними. Это делает систему невероятно гибкой. Поменял ошибку, про это сразу узнали все. Появилось новое правило, моментально проросло всей системе. Да и людей можно будет джаджами замерять :)
Конечно, интерфейсы к контексту у человека и LLM разные. Для человека есть целая область: User Interface (UI). Пока Agent Interface лучшие умы еще зарождают, можно делать по старинке: дал агенту grep — и он сам выгреб нужный кусок. И реально работает!
Где я вас обманул
Звучит слишком идеально, чтобы быть правдой. Внимательный читатель канала уже должен понять, в чем подвох.
В этой схеме мы никак не проверяем сбор самого контекста. Соберём базу криво — все наши четыре друга посыпятся одновременно.
Контекст должен полным, без ошибок и противоречий. Полноту, допустим, можно обкалибровать об ответы сотрудников. Но потом надо все проверить на адекватность с помощью других людей, например, особо внимательной команды редакторов. Приятное в том, что часто проверять базу не нужно. Только переодически просматривать по регламенту.
Заключение
Я рассказал вам все, что знаю сам (а знаю я немного). Как собирать контекст для агентов, как об него калибровать разметчиков, и как это все работает вместе. Это же наша команда рассказывала на недавном митапе (скоро выложу видео!).
Если остались вопросы, пишите в комментариях или в личные сообщения. Дальше будем активно разбирать инференс LLM.