Evals
para Agentes IA

Casi todo el mundo evalúa su agente de la misma forma: lo prueba con cuatro preguntas, le parece que va mejor y lo despliega. Y después no sabe explicar por qué dejó de funcionar. Un set de evals convierte esa corazonada en un número que se puede comparar entre versiones. Es lo más aburrido y lo más rentable que puedes construir alrededor de un agente.

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CONTENIDO ESTELAR

¿Qué aprenderás en la sesión?

Acompáñanos en esta masterclass intensiva donde desglosaremos los conceptos clave, herramientas y estrategias necesarias para dominar el tema paso a paso.

Temario Principal:

Por qué probar a mano no escala y en qué momento te das cuenta
Qué es un eval y en qué se parece y en qué no a un test de software
Construir el set de casos: de dónde salen y cuántos hacen falta para empezar
Cómo puntuar lo que no tiene una única respuesta correcta
LLM como juez: cuándo sirve y cómo se valida al juez

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pipeline_dag.py

from airflow import DAG

from airflow.operators import PythonOperator

# Define the default arguments

default_args = {

'owner': 'data_team',

'retries': 1,

'retry_delay': timedelta(minutes=5),

}

# Instantiate the DAG object

with DAG('etl_pipeline', default_args=default_args) as dag:

extract_task = PythonOperator(

task_id='extract_data',

python_callable=extract_fn

)

Build Status

Pipeline Deployed Successfully

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