ਲੇਖ
AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ: ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਟ੍ਰੇਸ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ
ਏਜੰਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਢਾਂਚਾ
ਏਜੰਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਵਸਥਿਤ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLM ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਟਾਸਕ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਟ੍ਰੇਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀਆਂ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੂਟ
- ਟਾਸਕ ਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਕੋਰ
- ਟੂਲ ਗਲਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
- ਲੈਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੀਤੀ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ
ਹੋਰ ਤਕਨੀਕੀ ਲੇਖ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLM ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ
Llama, Mistral ਅਤੇ LangChain ਨਾਲ ਵਿਹਾਰਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ
ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ: LangChain, AutoGen ਅਤੇ Llama
ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more