कन्वर्सेशनल AI एजेंट्स का परीक्षण

जब कन्वर्सेशनल वॉइस एजेंट्स लाइव होते हैं, तो आप बड़े पैमाने पर उनकी निगरानी कैसे करते हैं? जब वे तय तरीके से काम नहीं कर रहे हों, तो आप इसका पता कैसे लगाते हैं? और बदलाव करने के बाद, आप उनका परीक्षण कैसे करते हैं?

इन्हीं सवालों ने El, पर हमारे काम को आकार दिया। El हमारा डॉक्यूमेंटेशन असिस्टेंट है, जो कन्वर्सेशनल AI से संचालित है। El के विकसित होने के साथ, हमने एजेंट्स की निगरानी, मूल्यांकन और परीक्षण के लिए एक सिस्टम बनाया, जो मूल्यांकन मानदंडों और बातचीत सिमुलेशन पर आधारित है।

बुनियाद तैयार करना: भरोसेमंद मूल्यांकन मानदंड

किसी भी एजेंट को बेहतर बनाने की शुरुआत यह समझने से होती है कि वह वास्तविक परिस्थितियों में कैसे काम करता है। इसके लिए हमें अपने मूल्यांकन मानदंडों को बेहतर बनाना था और यह सुनिश्चित करना था कि वे एजेंट के प्रदर्शन की निगरानी के लिए पर्याप्त सटीक और भरोसेमंद हों। हम उस बातचीत को असफल मानते हैं जिसमें एजेंट गलत जानकारी देता है या यूज़र को अपना लक्ष्य हासिल करने में मदद नहीं करता।

हमने ये मूल्यांकन मानदंड बनाए:

• इंटरैक्शन: क्या यह एक मान्य बातचीत है, क्या यूज़र ने प्रासंगिक सवाल पूछे, क्या बातचीत समझ में आई?
• सकारात्मक इंटरैक्शन: क्या यूज़र संतुष्ट होकर गया, या वह भ्रमित या निराश था?
• मूल कारण को समझना: क्या एजेंट ने यूज़र की मूल समस्या को सही पहचाना?
• यूज़र की पूछताछ का समाधान: क्या एजेंट ने यूज़र की समस्या हल की या सहायता का कोई वैकल्पिक तरीका दिया?
• हैलुसिनेशन: क्या एजेंट ने ऐसी जानकारी गढ़ी जो नॉलेज बेस में नहीं है?

अगर इंटरैक्शन विफल होता है, तो बातचीत ही मान्य नहीं है। अगर कोई दूसरा मानदंड विफल होता है, तो हम आगे जांच करते हैं। यह जांच तय करती है कि एजेंट को कैसे बेहतर बनाया जाए। कभी-कभी टूल के इस्तेमाल या समय-निर्धारण को बेहतर करना होता है। दूसरी बार, असमर्थित कार्रवाइयों को रोकने के लिए गार्डरेल्स जोड़ने होते हैं।

भरोसे के साथ सुधार: बातचीत सिमुलेशन API

यह पहचान लेने के बाद कि क्या बेहतर करना है, अगला कदम परीक्षण है। यहीं हमारा कन्वर्सेशन सिमुलेशन API काम आता है। यह वास्तविक यूज़र परिदृश्यों को सिमुलेट करता है—शुरू से अंत तक भी और खास हिस्सों में भी—और प्रोडक्शन में इस्तेमाल किए जाने वाले उन्हीं मानदंडों से नतीजों का अपने आप मूल्यांकन करता है। यह टूल मॉकिंग और कस्टम मूल्यांकन को सपोर्ट करता है, इसलिए खास व्यवहारों की जांच के लिए पर्याप्त लचीला है।

हम दो तरीके अपनाते हैं:

• पूर्ण सिमुलेशन: पूरी बातचीत का परीक्षण करें शुरू से अंत तक।
• आंशिक सिमुलेशन: निर्णय बिंदुओं या सब-फ्लो को सत्यापित करने के लिए बातचीत के बीच से शुरू करें। यूनिट टेस्टिंग के लिए यह हमारा पसंदीदा तरीका है, जो तेज़ी से सुधार और लक्षित डीबगिंग संभव बनाता है।

स्पष्ट और केंद्रित परिदृश्य हमें यह नियंत्रित करने देते हैं कि LLM का परीक्षण किस पर हो रहा है, ताकि एज केस, टूल के इस्तेमाल और फॉलबैक लॉजिक की कवरेज सुनिश्चित हो।

बड़े पैमाने पर ऑटोमेशन: CI/CD में परीक्षण जोड़ना

आखिरी हिस्सा है ऑटोमेशन। हमने मूल्यांकन और सिमुलेशन को अपनी CI/CD पाइपलाइन में जोड़कर ElevenLabs के ओपन APIs को अपने GitHub DevOps फ्लो से कनेक्ट किया। हर अपडेट का डिप्लॉयमेंट से पहले अपने आप परीक्षण होता है। इससे रिग्रेशन रुकते हैं और हमें वास्तविक परिस्थितियों में प्रदर्शन पर तेज़ फीडबैक मिलता है।

नतीजे: और मज़बूत, और बेहतर El

इस प्रक्रिया ने El को बनाने और मेंटेन करने का हमारा तरीका बदल दिया। हमने एक फीडबैक लूप बनाया है जो वास्तविक इस्तेमाल को संरचित मूल्यांकन, लक्षित परीक्षण और ऑटोमेटेड वैलिडेशन से जोड़ता है। इससे हम ज़्यादा भरोसे के साथ और तेज़ी से सुधार जारी कर पाते हैं।

और अब हम इस फ्रेमवर्क को अपने बनाए किसी भी एजेंट पर लागू कर सकते हैं।