
Immobiliare.it builds conversational real estate agent in days using ElevenLabs
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堅牢な評価基準と会話シミュレーションを使用して、会話型AIエージェントを効果的にテストし改善する方法を発見。
会話型
これらの質問が私たちのEl、私たちのドキュメントアシスタントは、Conversational AI。Elが進化するにつれて、監視システムを構築しました。評価、そしてテストするためのシステムを構築しました。評価基準と会話シミュレーションに基づいています。
エージェントを改善するには、まずその実際の動作を理解することが重要です。そのために評価基準を洗練し、エージェントのパフォーマンスを正確かつ信頼性のある方法で監視できるようにしました。失敗した会話とは、エージェントが誤った情報を提供したり、ユーザーの目標達成を助けられなかった場合を指します。
もしインタラクションが失敗した場合、会話自体が無効です。他の基準が失敗した場合は、さらに調査します。調査はエージェントの改善方法を導きます。時にはツールの使用法やタイミングの調整、また時にはサポートされていないアクションを防ぐためのガードレールの追加が必要です。
改善点を特定したら、次のステップはテストです。そこで会話シミュレーションAPIが登場します。現実的なユーザーシナリオをシミュレートし、エンドツーエンドおよびターゲットセグメントで結果を自動的に評価します。これは、プロダクションで適用するのと同じ基準を使用します。ツールのモックやカスタム評価をサポートし、特定の動作をテストするのに十分な柔軟性を持っています。
明確で焦点を絞ったシナリオにより、LLMがテストされる内容を制御し、エッジケース、ツールの使用、フォールバックロジックをカバーします。
最後の要素は自動化。ElevenLabsのオープンAPIを使用して、GitHub DevOpsフローに接続し、評価とシミュレーションをCI/CDパイプラインに組み込みました。すべての更新はデプロイ前に自動的にテストされます。これにより、リグレッションを防ぎ、実際のパフォーマンスに関する迅速なフィードバックを得ることができます。
このプロセスにより、Elの構築と維持方法が変わりました。実際の使用と構造化された評価、ターゲットテスト、自動検証を結びつけるフィードバックループを作成し、より迅速かつ自信を持って改善を提供できるようになりました。
そして、これはどんな
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