¿Qué son las Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA?

Las Evaluaciones para flujos de trabajo de IA te permiten ejecutar una variedad de entradas contra tu flujo de trabajo, observar las salidas y aplicar métricas completamente personalizables. Puedes medir cualquier cosa relevante para tu caso de uso, ya sea la precisión, la toxicidad y el sesgo, o verificar si el agente utilizó la herramienta correcta. Estos datos te permiten analizar el efecto de cambios específicos y comparar el rendimiento a lo largo del tiempo.

En n8n, una evaluación se agrega como un camino dedicado en tu flujo de trabajo que puede ser ejecutado de forma separada de otros disparadores, permitiéndote enfocarte en las pruebas y la iteración sin interrumpir la lógica de producción.

Para utilizar las Evaluaciones para flujos de trabajo de IA, necesitarás la versión 1.95.1 o superior. Consulta las notas de lanzamiento para una visión general sobre cómo implementar una evaluación, o explora la documentación de Evaluaciones para orientación más detallada, consejos de solución de problemas, conjuntos de datos de muestra y plantillas de flujo de trabajo de evaluación.

¿Por qué son Importantes las Evaluaciones de IA?

Actualiza y despliega con confianza, incluso en producción

Ejecutar flujos de trabajo de IA de manera confiable a lo largo del tiempo requiere esfuerzo, especialmente cuando se trata de entradas del mundo real y casos límite desafiantes. La ingeniería de instrucciones es un gran ejemplo: cambiar una instrucción puede resolver un caso de uso, pero empeorar otros tres. Las Evaluaciones de IA son un camino de prueba dedicado dentro de tu flujo de trabajo que te mantiene en el buen camino, permitiéndote volver a ejecutar pruebas en cualquier momento para validar cambios, acelerar la iteración y desplegar con confianza.

Experimenta e itera más rápido

Los flujos de trabajo de IA contienen múltiples partes móviles, todas las cuales pueden requerir ajustes. Sin embargo, cualquier ajuste, por pequeño que sea, puede afectar la salida de tu modelo de lenguaje grande (LLM) o agente de IA. Aquí es donde entran las Evaluaciones de IA, habilitándote para experimentar con actualizaciones y cambios, sabiendo que tus usuarios finales no se verán afectados por salidas inesperadas.

Prueba LLMs alternativos

La cantidad de nuevos modelos de IA que se lanzan es abrumadora. Las Evaluaciones de IA te permiten tomar decisiones fundamentadas más rápido, ya sea para mejorar la velocidad, la eficiencia de costos, la precisión, o simplemente para probar si un nuevo modelo cumple sus promesas.

Mantén la calidad alta

La calidad es crucial, tanto para ti como para tus usuarios finales. Al depender de flujos de trabajo de IA para entregar datos clave, es fundamental confiar en la calidad de las salidas. Por ello, hemos desarrollado una herramienta de evaluación que es intuitiva y flexible para todos los casos de uso.

Cómo Sacar el Máximo Provecho de las Evaluaciones de IA

Utiliza preguntas comparativas en tus instrucciones

Hemos descubierto que las preguntas comparativas generan información mucho más útil que los sistemas de puntuación absolutos. Así que, en lugar de pedirle a un LLM que califique una salida en una escala del 1 al 10, pregúntale directamente: “¿La nueva salida contiene la información correcta?”. Esto te brindará retroalimentación más consistente y accionable.

Para una evaluación robusta, intenta incorporar métricas deterministas, como el conteo de tokens, el tiempo de ejecución, el número de llamadas a herramientas, o verificar que herramientas específicas fueron invocadas. Estas métricas proporcionan puntos de datos claros que complementan las evaluaciones cualitativas.

Asegúrate de utilizar conjuntos de datos sólidos

La precisión de tus Evaluaciones de IA depende de los conjuntos de datos que utilices. Los datos del mundo real que ya han pasado por tus flujos de trabajo son una excelente manera de obtener información auténtica. Estos datos históricos también te proporcionan un punto de referencia confiable para comparar mejoras de rendimiento a lo largo del tiempo.

Cómo Construimos las Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA

Desarrollamos nuestra herramienta de Evaluaciones de IA sobre el motor de ejecución de n8n, el mismo entorno robusto que potencia las ejecuciones de flujos de trabajo estándar. Hicimos esto para asegurar un comportamiento consistente entre los flujos de trabajo de producción y evaluación, y para aprovechar componentes y funcionalidades que los usuarios de n8n ya conocen.

¿Qué Aprendimos?

• Prueba temprano y a menudo: Las pruebas iniciales con usuarios finales seleccionados fueron invaluables, lo que nos permitió lanzar una herramienta más intuitiva y alineada con la lógica de otros flujos de trabajo de n8n.
• La complejidad destilada no será nunca perfecta: Aún estamos trabajando en nuestro UX/UI, buscando simplicidad a pesar de la lógica sofisticada subyacente.

Tabla de Comparativa de Evaluaciones de IA