A IA é o molho não tão secreto por trás de tantos produtos de sucesso, e estamos orgulhosos de como o N8N está democratizando a IA para todos os usuários finais-seja você um engenheiro, cientista de dados, gerente de produto ou apenas um hacker curioso. Mas quando se trata de trabalhar com a IA, seus fluxos de trabalho se tornam de repente menos previsíveis.
As avaliações de IA são uma prática fundamental para a construção de IA, transformando adivinhação em evidências e ajudando você a entender se atualizações e alterações – como ajustes rápidos, swaps de modelos ou correções de casos de borda – realmente melhoram seus resultados ou introduzem novos problemas.
Enquanto ferramentas como o Langsmith estão ajudando as equipes a depurar, testar e monitorar o desempenho do aplicativo de IA – a curva de aprendizado é íngreme. É por isso que estamos empolgados em trazer avaliações para os fluxos de trabalho da IA diretamente para sua tela. Agora, as avaliações podem ser ampliadas como parte de seus fluxos de trabalho de IA no N8N, para implementações diretas e menos propensas a erros, tudo na mesma plataforma que você conhece e confia.
Quais são as avaliações dos fluxos de trabalho da IA?
Nossas avaliações para os fluxos de trabalho da IA permitem executar uma variedade de entradas no seu fluxo de trabalho, observar as saídas e aplicar métricas completamente personalizáveis. Você pode medir qualquer coisa relevante para o seu caso de uso, seja a correção, a toxicidade e o viés ou se o agente chamou a ferramenta correta. Esses dados permitem analisar o efeito de alterações específicas e comparar o desempenho ao longo do tempo. No N8N, uma avaliação é adicionada como um caminho dedicado no seu fluxo de trabalho que pode ser executado separadamente de outros gatilhos, para que você possa se concentrar em testes e iteração sem interromper a lógica de produção.
Para usar as avaliações para os fluxos de trabalho da IA, você precisará da versão 1.95.1 ou superior. Verifique o Nota de lançamento Para uma visão geral de como implementar uma avaliação ou explorar as avaliações documentação Para orientações detalhadas, dicas de solução de problemas, conjuntos de dados de amostra e modelos de fluxo de trabalho de avaliação.
Por que avaliações de IA?
Atualizar e implantar com confiança, mesmo para a produção.
Desde entradas do mundo real e casos de arestas desafiadores, até a estrutura de todos os dados que sua IA ingerirá, executando os fluxos de trabalho da IA de maneira confiável ao longo do tempo levam o trabalho. A engenharia rápida é um ótimo exemplo – às vezes você altera um aviso para descobrir que prova um caso de uso, mas piora outros três. Escrevemos sobre esse processo doloroso Construindo nosso próprio agente de IA. As avaliações de IA são um caminho de teste dedicado no seu fluxo de trabalho que o mantém no caminho certo, para que você possa executar testes a qualquer momento para validar alterações, acelerar a iteração e implantar com confiança.
Experimente e itera mais rápido
Os fluxos de trabalho da IA contêm várias partes móveis, todas as quais você pode querer ajustar. Mas qualquer ajuste no seu fluxo de trabalho, por menor que seja, pode afetar a saída do seu agente LLM ou AI. É aí que entra as avaliações de IA – permitindo que você experimente com confiança atualizações e alterações, sabendo que seus usuários finais não serão impactados por saídas inesperadas.
As avaliações da IA também o capacitam a testar novos avisos mais rapidamente. Os avisos são imprevisíveis. Quaisquer alterações podem afetar bastante a precisão e o tom das saídas. Sempre que você altera um prompt em sua automação, é necessário ter certeza de que não está inadvertidamente piorando as coisas para os usuários finais.
Teste LLMS alternativo
Estamos perdendo a contagem do número de modelos de IA novos e atualizados. (Basta olhar para esta resenha de abraçar o rosto no ano passado!) Além do volume puro, as atualizações dos modelos LLM podem introduzir mudanças sutis sob o capô que afetam diretamente suas saídas. A grande questão é: quando é o momento certo para alternar ou atualizar e qual modelo você deve optar?
As avaliações da IA o capacitam a tomar decisões educadas, mais rapidamente. Se você deseja melhorar a velocidade, a eficiência, a precisão ou simplesmente testar se um novo modelo cumpre suas promessas, a avaliação da IA coloca você no banco do motorista.
Mantenha a qualidade alta
Questões de qualidade – para você e para seus usuários finais. Quando você confia nos fluxos de trabalho da IA para fornecer dados importantes, é fundamental que você possa confiar na qualidade das saídas. É por isso que estávamos determinados a criar uma ferramenta de avaliação intuitiva de usar e flexível para todos os casos de uso.
Da Prompt à Produção: AI mais inteligente com avaliações
Veja profundamente as estratégias de avaliação de IA e as técnicas práticas de implementação. Junte -se a este especial n8n em escala webinar com angel menendez e convidado especial Elvis Saravia, Ph.D.um líder em pesquisa de IA.
2 de julho, 17:00 – 18:00 CET
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Como aproveitar ao máximo as avaliações da IA
Use perguntas comparativas em seus avisos
Através de muita tentativa e erro, descobrimos que questões comparativas produzem insights muito mais úteis do que sistemas de pontuação absoluta. Portanto, em vez de pedir a um LLM para classificar uma saída em uma escala de 1 a 10 (que introduz interpretação subjetiva), faça perguntas como comparações diretas (“a nova saída contém as informações corretas?”). Você descobrirá que receberá um feedback mais consistente e acionável.
Para obter a avaliação mais robusta, tente incorporar métricas determinísticas, como contagem de token, tempo de execução, número de chamadas de ferramentas ou verificação de que ferramentas específicas foram chamadas. Essas métricas fornecem pontos de dados inequívocos que complementam avaliações qualitativas.
Se você usar essas duas abordagens em conjunto, combinará o entendimento diferenciado das avaliações de LLM com a confiabilidade de métricas quantificáveis, oferecendo uma visão verdadeiramente abrangente das melhorias de desempenho.
Certifique -se de usar conjuntos de dados robustos
A precisão de suas avaliações de IA depende dos conjuntos de dados que você testar. Os dados do mundo real que já fluiram através dos seus fluxos de trabalho são uma ótima maneira de descobrir insights autênticos. As execuções anteriores capturam o contexto completo de como seus fluxos de trabalho operam na prática – incluindo casos de borda, formatos de entrada inesperados e volumes de dados variados que podem ser difíceis de antecipar se você estiver criando dados de teste manualmente. O uso de dados históricos também oferece uma referência confiável para comparar melhorias de desempenho ao longo do tempo, para que você possa medir objetivamente o impacto de suas otimizações.
Como construímos avaliações para os fluxos de trabalho da IA
Construímos nossa ferramenta de avaliações de IA no topo do mecanismo de execução da N8N – a mesma infraestrutura robusta que alimenta execuções padrão do fluxo de trabalho. Fizemos isso por alguns motivos. Em primeiro lugar, queríamos garantir um comportamento consistente entre os fluxos de trabalho de produção e avaliação. Segundo, isso nos permite aproveitar os principais componentes, funcionalidades e modelos mentais aos quais os usuários da N8N estão acostumados, para que você se beneficie da familiaridade existente dos padrões de execução da N8N.
Usando fluxos de trabalho para avaliar os fluxos de trabalho, criamos uma camada de meta-camada que demonstra a flexibilidade e o poder do N8N. Ele também nos economiza no futuro levantamento pesado – à medida que aprimoramos o mecanismo de execução principal, as melhorias beneficiam automaticamente a estrutura de avaliação sem exigir um esforço adicional de desenvolvimento.
Divulgação completa – cometemos um erro de novato na subestimação do escopo deste projeto! Prevemos algumas semanas de desenvolvimento, mas rapidamente chegou a uma iniciativa de vários meses, à medida que descobrimos requisitos adicionais e refinamos nossa abordagem.
O maior desafio foi destilar um projeto tão complexo em uma experiência intuitiva do usuário. As estruturas de avaliação envolvem inerentemente vários componentes – casos de teste, métricas, contextos de execução e análise de resultados – que podem se tornar rapidamente esmagadores, mesmo para as equipes mais experientes. Somos gratos a todos os nossos usuários finais Guineapigs que participaram de extensas entrevistas, o que nos levou a reinscirar nossa abordagem várias vezes, simplificando progressivamente a interface enquanto preservava a funcionalidade.
O que aprendemos?
Teste cedo e frequentemente
Nossos testes direcionados antecipados com usuários finais selecionados foram inestimáveis. O feedback deles nos levou a realmente aprimorar o UX/UI e significava que lançamos uma ferramenta que aproveita a lógica semelhante a outros fluxos de trabalho da N8N, facilitando o início.
A complexidade destilada nunca vai se aperfeiçoar
Empacotar a complexidade da IA em uma interface intuitiva foi o nosso maior desafio neste projeto, e nossa UX/UI ainda é um trabalho em andamento à medida que nos esforçamos pela simplicidade, apesar da sofisticada lógica subjacente.
Nós ❤️ N8N
A alavancagem do mecanismo de execução de novas maneiras deu à equipe uma apreciação renovada pela versatilidade da N8N!
Deixe -nos saber o que você pensa! Como podemos melhorar ainda mais nossas avaliações para os fluxos de trabalho da IA?
