LLM 에이전트 평가, Eval for Agents vs Stax
by DD
8개월 전
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OpenAI의 Eval for Agents는 에이전트의 전체 워크플로우를 평가하며, 문제 지점 진단에 강점을 가짐
Google Stax는 LLM 응답의 정량적 평가에 집중하며, 다양한 평가자 설계를 지원함
두 도구 모두 LLM 기반 에이전트의 성능을 평가하고 개선하는 데 기여함
Eval for Agents: 에이전트 워크플로우 평가
Eval for Agents는 데이터셋 기반 평가, Trace Grading을 통해 에이전트의 각 단계를 평가한다. 구체적으로, 자동 채점자와 사람 주석을 활용하여 에이전트의 의사 결정 과정을 분석한다. 따라서, 에이전트의 문제 발생 지점을 정확하게 파악하고 개선할 수 있다.
Stax: LLM 응답의 정량적 평가
Stax는 평가 프로젝트를 통해 반복적인 실험을 관리하고, 다양한 평가자를 활용하여 LLM 응답을 평가한다. 를 통해 와 를 제공하며, 를 통해 시각적인 비교를 지원한다. 따라서, 및 에 유용하다.
