Como controlar agentes de IA: validação de respostas no Bedrock
A AWS publicou um guia para criar evaluators baseados em Lambda para o Amazon Bedrock AgentCore. Eles verificam as respostas dos agentes em tempo real: fact-checking, busca por dados pessoais e alertas. É possível combiná-los com as verificações nativas.
Processado por IA de AWS Machine Learning Blog; editado por Hamidun News
Controlar agentes de IA é uma tarefa crítica ao adotar inteligência artificial. O Amazon Bedrock AgentCore agora oferece suporte a evaluators personalizados baseados em Lambda: funções que verificam as respostas dos agentes de IA em tempo real, antes que cheguem ao usuário.
O que são evaluators de agentes de IA?
Evaluators são validadores que verificam a qualidade, a segurança e a correção factual das respostas geradas por um agente.
Por que usar evaluators personalizados?
As verificações nativas não pegam erros específicos de um domínio. Os evaluators personalizados permitem criar verificações voltadas a um domínio concreto.
Como controlar as respostas de agentes de IA?
Por meio de validadores (evaluators) que verificam qualidade, segurança e correção factual em tempo real. O Amazon Bedrock oferece suporte nativo a verificações de alucinações e de estilo, e também permite escrever as suas próprias para erros específicos de um domínio.
Por que redes neurais precisam de evaluators personalizados?
Verificações genéricas não pegam erros específicos de um domínio. Um agente financeiro precisa de validadores para a correção dos cálculos; um médico, para a segurança das recomendações. Os evaluators Lambda do Bedrock permitem escrever verificações para um caso de negócio específico.
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Perguntas frequentes sobre a notícia
O que são evaluators de agentes de IA?
Evaluators são validadores que verificam a qualidade, a segurança e a correção factual das respostas geradas por um agente.
Por que usar evaluators personalizados?
As verificações nativas não pegam erros específicos de um domínio. Os evaluators personalizados permitem criar verificações voltadas a um domínio concreto.
Como controlar as respostas de agentes de IA?
Por meio de validadores (evaluators) que verificam qualidade, segurança e correção factual em tempo real. O Amazon Bedrock oferece suporte nativo a verificações de alucinações e de estilo, e também permite escrever as suas próprias para erros específicos de um domínio.
Por que redes neurais precisam de evaluators personalizados?
Verificações genéricas não pegam erros específicos de um domínio. Um agente financeiro precisa de validadores para a correção dos cálculos; um médico, para a segurança das recomendações. Os evaluators Lambda do Bedrock permitem escrever verificações para um caso de negócio específico.
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