Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 활용 및 적용 사례

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations의 활용 및 적용 사례

서론

요즘 AI 에이전트의 평가 및 개선을 위한 정교한 도구가 필요합니다. 이번 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 의 활용 방안과 사례를 소개합니다. 이를 통해 효과적인 AI 에이전트 평가 및 자동화된 체크를 통해 개발 과정을 효율화할 수 있습니다.

본문

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations은 에이전트를 더욱 정확하게 점검할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 기본 내장된 15종의 평가자와 함께, 맞춤형 평가자를 정의하여 에이전트의 성능을 다양한 시나리오에서 평가할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 평가자에는 조사성 질문에 대한 평가를 수행하는 "LLM-as-a-judge" 또는 자체 논리로 평가를 수행하는 "code-based evaluator"가 포함됩니다.

결정 모델은 정해진 답 중에서 선택하여 신뢰도를 점수화하는 작은 모델입니다. 일반적으로 결정 모델은 에이전트가 사용자의 목표를 달성했는지 여부 등과 같은 간단한 질문에서 유용합니다. 이와 달리, LLM-as-a-judge 평가자는 설명과 함께 보다 정교한 평가를 제공합니다.

결정 모델 사례

예를 들어, HR 어시스턴트 에이전트를 통해 결정 모델과 LLM 평가자의 작동 방식을 설명합니다. 이 HR 에이전트는 고정된 데이터를 사용하여 직원의 질문에 응답하며, 결정 모델에 의해 시나리오를 평가받습니다. 이 과정에서 기반 모델의 평가, 코드 기반 평가, 결정 모델 평가 등의 다양한 방식이 결합되어 사용됩니다.

결정 모델의 활용은 필요한 경우에 맞춤형 평가자를 배치할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 슬라이드를 통해 일반 평가자와 특별한 측정 기반의 엔드 투 엔드 평가를 조합하는 방법도 확인할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations의 결정 모델은 평가의 정밀도를 높이고 개발의 효율성을 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 이런 맞춤형 체크를 통한 평가 과정은 AI 개발을 위한 혁신적 방법을 제시합니다. 지금 바로 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 링크를 참조하여 시작해보세요.