Artículos para quien
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Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: evaluation
Seis métricas de evaluación de RAG que son importantes en la producción
Recall@K, nDCG, MRR, fidelidad, latencia y costo: cómo depurar la recuperación de información que parece mejor en teoría mientras las respuestas empeoran.
2244 palabrasLeerModelos de decisión basados en texto frente a llamadas a LLM: latencia y estabilidad en el límite
Un experimento de 240 llamadas que compara las probabilidades nativas de Jev con las autoinformadas por un LLM, y cómo convertir esa señal en un router de modelos LangChain.
2630 palabrasLeerElegir una actualización del modelo de agente según el costo por tarea completada con éxito
Un marco práctico para determinar si vale la pena adoptar un modelo más autónomo: seis métricas, un ensayo reproducible con un agente de codificación y los controles que este requiere.
1756 palabrasLeerPrecios de un enrutador de decisiones basado en texto para llamadas a modelos LLM de Frontier
Cómo modelar el costo esperado de controlar el tráfico de LLM con un modelo de decisión estructurado como Jev, establecer umbrales de confianza y validar la calidad del enrutamiento antes de lanzarlo.
2655 palabrasLeerPrueba de agentes de IA por resultado: verificar el estado en lugar de confiar en las respuestas.
Aprender a evaluar a los agentes de IA que utilizan herramientas revisando el estado final, las huellas de acción y la veracidad, incluyendo tiempos de espera, casos sin acción y la fiabilidad en pruebas repetidas.
2131 palabrasLeerEntrenando tu propio juez de LLM: desde PandaLM y JudgeLM hasta Prometheus
Cómo se construyen los modelos de evaluación afinados, desde los datos y las rúbricas hasta el control de sesgos y la metaevaluación, además de una guía práctica para entrenar un juez de LLM específico del dominio.
8925 palabrasLeerQuince conceptos de LLM analizados a través de una única solicitud de un bot de soporte
Sigue una pregunta de un cliente a través de un asistente de IA para entender qué hacen realmente los modelos, tokens, embeddings, contexto, RAG, agentes y métodos de evaluación, y dónde termina cada uno de ellos.
3094 palabrasLeerMejorar las respuestas de RAG con un cambio medido a la vez
Un flujo de trabajo basado en medidas para corregir respuestas débiles de RAG: ajuste gradual del particionamiento, top_k, el reordenamiento, la búsqueda híbrida y la reescritura de consultas, monitoreando al mismo tiempo las métricas de recuperación.
868 palabrasLeerHerramientas de evaluación para aplicaciones de LLM: conjuntos de datos, puntuación y umbrales de regresión
Aprenda qué es un harness de evaluación de LLM, sus cuatro componentes principales, y cómo detecta regresiones en los prompts y compara los modelos de manera justa antes de que nada llegue a los usuarios.
1985 palabrasLeer
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