이 게시물에서는 아마존 베드락 에이전트를 Ragas와 LLM을 판사로 사용하여 평가하는 방법을 소개합니다. 바로가기: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/evaluate-amazon-bedrock-agents-with-ragas-and-llm-as-a-judge/ 최근에 소개된 오픈 소스 베드락 에이전트 평가 프레임워크는 Langfuse 통합 솔루션을 활용하여 에이전트 개발 프로세스를 간소화합니다. 이 평가 프레임워크는 약학 연구 에이전트와 통합될 수 있으며, 생물 표지자 질문에 대한 에이전트 성능을 효율적으로 평가할 수 있습니다. 또한, Langfuse에 추적 정보를 전송하여 질문 유형별 평가 지표를 시각화하여 확인할 수 있습니다.

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