ایجینٹ کو چلانا صرف پہلا قدم ہے۔لکھنے والے: elune
مضمون ترجمہ، ماخذ: ME News
ایجینٹ کو چلانا صرف پہلا قدم ہے۔
سچائی یہ ہے کہ یہ طے کرنا مشکل ہے کہ کیا یہ مستقل ہے، کیا درست ہے، یا کیا ایک پرومپٹ یا ماڈل اپڈیٹ کی وجہ سے خاموشی سے بگڑ گیا ہے۔
ان 10 طریقہ جائزہ لینے کے، ہر اے آئی انجینئر کو جاننا چاہیے۔
1. گولڈن سیٹ | Golden Set
ایک مخصوص اور فریز کردہ ٹیسٹ کیسز کا مجموعہ تیار کریں۔
ہر بار پرومپٹ، ماڈل، ٹول یا ورک فلو میں تبدیلی کے بعد، ان کیسز کو دوبارہ چلائیں تاکہ یہ طے کیا جا سکے کہ سسٹم بہتر ہوا ہے یا کچھ مناظر میں خاموشی سے خراب ہو گیا ہے۔
یہ ایجینٹ ایوان کے نظام میں سب سے بنیادی بنیاد ہے۔
سفارش کی گئی ٹول: OpenAI Evals
دوہرائی جانے والی بنچ مارک سیٹس بنانے اور مختلف ماڈلز یا سسٹم ورژنز کی کارکردگی کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
2. LLM جج | LLM کو جج کے طور پر استعمال کریں
ایک دوسرے بڑے زبان ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے، پہلے سے تیار کیے گئے اسکورنگ معیار کے مطابق کھلے جوابات کا جائزہ لیں۔
جب کام کا کوئی منفرد معیاری جواب نہ ہو اور اسے سٹرنگ میچنگ یا مقررہ آؤٹ پٹ کے ذریعے درست یا غلط کا جائزہ لینا ناممکن ہو، تو یہ طریقہ خاص طور پر مؤثر ہوتا ہے۔
مثال کے طور پر، ایک ایسا ریفری ماڈل استعمال کیا جا سکتا ہے جو جواب کی درستگی، مکمل ہونے، متعلقہ ہونے اور صارف کی درخواستوں کا پابند ہونے کا جائزہ لے۔
سفارش کی گئی ٹول: OpenEvals
LLM ایپلیکیشنز کے لیے تیار评估器 فراہم کریں، جو آٹومیٹڈ ریویو پروسیس کو جلدی سے تعمیر کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
3. متعدد ابعاد کا جائزہ | Rubric Scoring
صرف ایجینٹ کو ایک عام "کوالٹی اسکور" نہ دیں۔
الگ الگ جائزہ لینا چاہیے:
- درستگی
- Integrity
- اسٹائل کا اظہار
- سیکورٹی
- ریسپانس ٹائم
- کال کی لاگت
ایک جامع اسکور اصل مسائل کو چھپا سکتا ہے۔
مثال کے طور پر، کل اسکور میں کمی آنا ضروری نہیں کہ جواب غلط ہو، بلکہ یہ بھی ہو سکتا ہے کہ ٹول کال کی لاگت اچانک بڑھ گئی ہو؛ کل اسکور میں اضافہ بھی ممکنہ طور پر محفوظیت میں کمی کے بنیاد پر ہو سکتا ہے۔
ترکیبی ٹول: DeepEval
کسٹم میٹرکس بنانے کی سہولت اور مختلف معیاری ابعاد کے لیے الگ الگ اسکور دینا۔
4. راہ کا جائزہ | Trajectory Eval
صرف ایجینٹ کے آخری جواب کا جائزہ نہ لیں، بلکہ اس کے کام مکمل کرنے کے پورے عمل کا بھی جائزہ لیں۔
شامل:
- کیا درست ٹول منتخب کیا گیا ہے؟
- کیا ٹولز کو مناسب ترتیب میں بلایا جا رہا ہے؟
- کیا بے کار کام دوبارہ کیا جا رہا ہے؟
- کیا ضروری اقدامات کو نظرانداز کر دیا گیا ہے؟
- کیا آپ نے ٹول کے نتائج کے مطابق فیصلے درست طریقے سے تبدیل کیے؟
ایجینٹ بالآخر صحیح جواب حاصل کر سکتا ہے، لیکن درمیانی عمل ناکارہ، کمزور، یا خطرناک ہو سکتا ہے۔
تجھیز کی تجویز: AgentEvals
ایجینٹ کے مکمل ایکزیکشن ٹریجکٹری میں اس کے ایکشن، فیصلے اور ٹول کالز کو چیک کریں۔
5. ٹول یونٹ ٹیسٹس
ہر ایک ٹول کے لیے الگ ٹیسٹ لکھیں جو ایجنٹ استعمال کرتا ہے۔
فکسڈ ان پٹ کا استعمال کریں، فکسڈ آؤٹ پٹ کی تصدیق کریں، مدل کو شامل نہ کریں۔
اس طرح سے مسئلہ کو الگ الگ کیا جا سکتا ہے:
کیا ایجینٹ کا استدلال مسئلہ ہے، یا بنیادی ٹولز، انٹرفیس یا MCP سرور میں مسئلہ ہے؟
صرف اسی صورت میں معیاری طور پر جانچا جا سکتا ہے کہ ایجینٹ نے ٹول کو درست طریقے سے استعمال کیا ہے یا نہیں، جب تک کہ ٹول خود بخود قابل اعتماد نہ ہو۔
تجھیز کی تجویز: MCP Inspector
MCP سرور، ٹول پیرامیٹرز اور واپسی کے نتائج کی جانچ اور ٹیسٹنگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
6. ریگریشن سوٹ
گزشتہ حقیقی عمل کے کیسز محفوظ کریں اور ہر بار پرومپٹ، ماڈل یا ٹول سیٹ اپڈیٹ کرنے کے بعد دوبارہ انجام دیں۔
اس کے بعد نئے اور پرانے ورژن کے نتائج کا موازنہ کریں، جانچیں:
- کیا اصلی طور پر درست کام ناکام ہو گیا؟
- آؤٹ پٹ فارمیٹ تبدیل ہو گیا ہے
- کیا ٹول کالز میں اضافہ ہوا ہے؟
- کیا تاخیر اور لاگت میں اضافہ ہوا ہے؟
- کیا کچھ اطرافی معاملات تباہ ہو گئے ہیں؟
نئی ورژن کا بہتر اوسط کارکردگی کا مطلب یہ نہیں کہ وہ پرانی صلاحیتوں کو ختم نہیں کرتی۔
سفارش کی جانے والی ٹول: Promptfoo
دوبارہ استعمال کی جانے والی ایوان کی سیریز کو سپورٹ کریں، ریگریشن مسائل کو پکڑیں، اور چیک پروسیجر کو CI میں جوڑیں۔
7. پروڈکشن میں A/B ٹیسٹنگ | A/B Testing in Production
دو مختلف ورژنز کو حقیقی صارفین کی ٹریفک کو تصادفی طور پر تقسیم کریں اور ان کی عملی ماحول میں کارکردگی کا موازنہ کریں۔
ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے：
- دو سیٹس پرامپٹس
- دو ماڈل
- دو ایجینٹ ورک فلو
- مختلف ٹولز کا مجموعہ
- مختلف جواب کی حکمت عملیاں
آف لائن اسکور زیادہ والی ورژن ضروری نہیں کہ صارفین کی کامیابی کو بڑھائے۔
سچی اہمیت حقیقی نتائج پر ہے، جیسے کہ کام مکمل کرنے کی شرح، صارفین کی قبولیت، تبدیلی کی شرح، دستی دسترسی کی شرح اور مسائل کے حل کی شرح۔
تجھیز کی تجویز: GrowthBook
فیچر سوئچ، کنٹرولڈ ایکسپیریمنٹس اور پروڈکٹ اینالیٹکس کی صلاحیت فراہم کریں۔
8. انسانی جائزہ | Human Review
حقیقی رننگ ریکارڈز کا معمولی نمونہ لیا جاتا ہے اور انسانی جانچ کرنے والے اس کا جائزہ لیتے ہیں۔
مصنوعی جانچ نہ صرف خودکار جائزہ کے دوران چھوٹ جانے والے مسائل کو دریافت کر سکتی ہے، بلکہ LLM فیصلہ ساز کو بھی ترتیب دینے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔
ہے کہ جانچیں:
- کیا ماڈل کا اسکور انسانی ججمنٹ کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے
- کیا اسکورنگ کرائیریا واضح ہیں؟
- کیا کریٹر مدل لمبے جوابات کو ترجیح دیتے ہیں؟
- خودکار طور پر جانچیں کہ کوئی سنگین غلطی چھوٹ گئی ہے یا نہیں
آٹومیٹڈ ایوانلیویشن مکمل طور پر انسانی ججمنٹ کی جگہ نہیں لے سکتی۔
تجھیز کی تجویز: Argilla
مصنوعی فیڈبیک جمع کرنے، ماڈل کے آؤٹ پٹ کی جانچ کرنے اور نتائج کو اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹ میں محفوظ کرنے کے لیے ٹیم کی مدد کریں۔
9. شیڈو رن | Shadow Run
اُمیدوار ورژن کو حقیقی ٹریفک پر سینکرونائزڈ چلائیں، لیکن اس کا آؤٹ پٹ صارفین کو نہ دکھائیں۔
پروڈکشن ماحول میں اب بھی پرانا ورژن استعمال کیا جا رہا ہے، جبکہ نیا ورژن صرف بیک گراؤنڈ میں چل رہا ہے تاکہ دونوں کی کارکردگی کا موازنہ کیا جا سکے۔
یہ طریقہ اعلیٰ خطرہ والے اپڈیٹس کے لیے مناسب ہے، جیسے:
- مرکزی ماڈل تبدیل کریں
- سسٹم کے پرامپٹ کو دوبارہ لکھیں
- نئے باہری ٹولز کو جوڑیں
- ایجینٹ کے فیصلہ سازی کے منطق میں تبدیلی کریں
- ٹولز کے اختیارات کو بڑھائیں
شیڈو رن کی مدد سے ٹیم مخصوص ٹریفک میں مسائل کو شروعاتی جاری کرنے سے پہلے پکڑ سکتی ہے، جبکہ صارفین کو ب без直接影响 کیا جائے۔
سفارش کی گئی ٹول: Langfuse
پیداواری عمل کو ٹریک کریں، امیدوار ورژنز کا موازنہ کریں، اور جائزہ کے نتائج کو مانیٹر کریں۔
10. ریڈ ٹیم ٹیسٹنگ | Red Teaming
حملہ کرنے والے سے پہلے اپنے نظام پر فعال حملہ کریں۔
ٹیسٹ کا دائرہ کار درج ذیل ہے:
- جیل سے بھاگنا حملہ
- پرومپٹ انجیکشن
- حساسیت والی معلومات کا نکالنا
- ایکسیس بائی پاس
- ٹولز کا غلط استعمال
- برائے نام کا فائل یا ویب صفحہ کا مواد
- غیر متوقع بیرونی عمل
ڈیٹا بیس تک رسائی، ای میل بھیجنے، فائلز تبدیل کرنے، کوڈ اجراء کرنے یا اندر کے سسٹم تک رسائی کرنے والے ایجینٹس کے لیے ریڈ ٹیم ٹیسٹنگ خاص طور پر اہم ہے۔
سفارش کی جانے والی ٹول: Garak
LLM سسٹم میں سیکورٹی خامیاں اور غیر محفوظ رویے کو اسکین کریں۔
آف لائن ایوالیویشن آپ کو بتاتی ہے کہ سسٹم ٹیسٹنگ ماحول میں درست طریقے سے کام کر رہا ہے۔
آن لائن جائزہ آپ کو بتاتا ہے: سسٹم لانچ ہونے کے بعد بھی درست طریقے سے کام کرتا رہے گا۔
آپ ابھی سبھی 10 تقویمی مکینزمز کو ایک ساتھ لاگو کرنے کی ضرورت نہیں رکھتے۔
زیادہ عملی طریقہ یہ ہے:
حالیہ ایجینٹ خرابی کا جائزہ لیں، اور ان دو ایسی ایوانٹس کو ترجیح دیں جن سے پہلے ہی مسئلہ دریافت ہو سکتا تھا۔
عام طور پر، سونے کے ٹیسٹ سیٹ کو پہلے تیار کر کے، اس کے بعد ریگریشن ٹیسٹ یا مانوی نمونہ لینا، بہت سے عام اغلوں سے بچنے میں مدد کرتا ہے۔
اسے محفوظ کریں۔