会話型AIエージェントのテスト

会話型エージェントが稼働する際、どのようにして大規模に監視しますか？意図通りに動作していないときはどうやって見つけますか？変更を加えた後、どのようにテストしますか？

これらの質問が私たちのAlexis— ドキュメントアシスタントの開発に影響を与えました。Conversational AIAlexisが進化する中で、監視、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。

基盤の構築: 信頼性のある評価基準

エージェントを改善するには、まずその動作を理解することから始まります。それには評価基準を洗練し、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することが必要です。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。

以下の評価基準を開発しました:

• インタラクション: これは有効な会話ですか？ユーザーは関連する質問をしましたか？会話は意味が通じましたか？
• ポジティブなインタラクション: ユーザーは満足して帰りましたか？それとも混乱したり、苛立ったりしましたか？
• 根本原因の理解: エージェントはユーザーの根本的な問題を正しく特定しましたか？
• ユーザーの問い合わせの解決: エージェントはユーザーの問題を解決しましたか？または代替のサポート方法を提供しましたか？
• 幻覚: エージェントは知識ベースにない情報を幻覚しましたか？

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。

自信を持って繰り返す: 会話シミュレーションAPI

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エンドツーエンドや特定のセグメントでシミュレートし、実運用で適用するのと同じ基準で自動的に結果を評価します。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柔軟です。

2つのアプローチを使用します:

• フルシミュレーション — 会話全体を最初から最後までテストします。
• 部分シミュレーション — 会話の途中から開始し、意思決定ポイントやサブフローを検証します。これはユニットテストのための主要な方法であり、迅速な反復とターゲットを絞ったデバッグを可能にします。

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のカバレッジを確保します。

スケールのための自動化: CI/CDへのテストの埋め込み

最後の要素は自動化です。ElevenLabsのオープンAPIを使用してGitHub DevOpsフローと接続し、評価とシミュレーションをCI/CDパイプラインに埋め込みました。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。

結果: より強力で賢いAlexis

このプロセスは、Alexisの構築と維持の方法を変革しました。実際の使用と構造化された評価、ターゲットを絞ったテスト、自動化された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、これは私たちが構築するすべてのエージェントに適用できるフレームワークです。