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

Nuestras Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA te permiten ejecutar una variedad de entradas contra tu flujo, observar las salidas y aplicar métricas completamente personalizables. Puedes medir cualquier aspecto relevante para tu caso de uso, ya sea la corrección, toxicidad y sesgo, o si el agente llamó a la herramienta adecuada. Estos datos te permiten analizar el efecto de cambios específicos y comparar el rendimiento a lo largo del tiempo.

En n8n, una evaluación se añade como un camino dedicado en tu flujo que se puede ejecutar por separado de otros desencadenantes, por lo que puedes centrarte en la prueba y la iteración sin alterar la lógica de producción.

Requisitos para Usar las Evaluaciones

Para utilizar las Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA, necesitarás la versión 1.95.1 o superior. Revisa las notas de lanzamiento para un resumen sobre cómo implementar una evaluación, o explora la documentación de Evaluaciones para obtener orientación detallada, consejos de resolución de problemas, conjuntos de datos de muestra y plantillas de flujos de trabajo de evaluación.

¿Por qué son Importantes las Evaluaciones de IA?

Actualiza y despliega con confianza, incluso en producción.

Desde entradas del mundo real y casos límite desafiantes, hasta la estructuración de todos los datos que tu IA va a procesar, ejecutar flujos de trabajo de IA de manera confiable a lo largo del tiempo requiere esfuerzo. La ingeniería de prompts es un gran ejemplo: a veces modificas un prompt y descubres que resulta efectivo para un caso de uso, pero empeora tres otros. Las Evaluaciones de IA son un camino de prueba dedicado dentro de tu flujo que te mantiene en la dirección correcta, 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 que podrías querer ajustar. Sin embargo, cualquier variante en tu flujo, por pequeña que sea, puede impactar la salida de tu modelo de lenguaje o agente de IA. Aquí es donde entran las Evaluaciones de IA, permitiéndote experimentar con confianza con actualizaciones y cambios, asegurando que tus usuarios finales no se vean afectados por salidas inesperadas.

Prueba modelos de lenguaje alternativos

La cantidad de nuevos modelos de IA lanzados es abrumadora. Las Evaluaciones de IA te permiten tomar decisiones informadas más rápidamente, ya sea que busques mejorar la velocidad, eficiencia de costos, precisión o simplemente probar si un nuevo modelo cumple con sus promesas.

Mantén la calidad alta

La calidad es fundamental, tanto para ti como para tus usuarios finales. Al confiar en flujos de trabajo de IA para proporcionar datos clave, es crucial que puedas confiar en la calidad de las salidas. Por eso, nos esforzamos por crear una herramienta de evaluación que sea intuitiva y flexible para todos los casos de uso.

“Desde el Prompt hasta la Producción: IA más Inteligente con Evaluaciones”

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Cómo Sacar el Máximo Provecho de las Evaluaciones de IA

Utiliza preguntas comparativas en tus prompts

A través de ensayo y error, hemos descubierto que las preguntas comparativas generan información más útil que los sistemas de puntuación absoluta. En lugar de pedir a un modelo de lenguaje que califique una salida en una escala del 1 al 10, pregunta comparaciones directas (“¿Contiene la nueva salida la información correcta?”). Esto te proporcionará retroalimentación más consistente y aplicable.

Para obtener una evaluación robusta, trata de incorporar métricas deterministas, como conteo de tokens, tiempo de ejecución, número de llamadas a herramientas, o la verificación de que se invocaron herramientas específicas. Estas métricas ofrecen puntos de datos claros que complementan las evaluaciones cualitativas.

Asegúrate de utilizar conjuntos de datos robustos

La precisión de tus Evaluaciones de IA depende de los conjuntos de datos que pruebes. Los datos del mundo real, que ya han pasado por tus flujos de trabajo, son una gran manera de descubrir información auténtica. Los datos históricos también te brindan un banco de referencia confiable para comparar mejoras en el rendimiento a lo largo del tiempo, permitiendo medir objetivamente el impacto de tus optimizaciones.

Cómo Construimos las Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA

Desarrollamos nuestra herramienta de Evaluaciones de IA sobre el motor de ejecución de n8n, la misma infraestructura robusta que potencia las ejecuciones de flujos de trabajo estándar. Esto asegura un comportamiento consistente entre los flujos de trabajo de producción y evaluación, y permite aprovechar componentes, funcionalidades y modelos mentales que los usuarios de n8n ya conocen.

Lecciones Aprendidas

Prueba temprano y a menudo

Nuestras pruebas tempranas con usuarios finales seleccionados fueron invaluables. Sus comentarios nos llevaron a refinar la experiencia UX/UI y lanzamos una herramienta que aprovecha la misma lógica que otros flujos de trabajo de n8n, facilitando que los nuevos usuarios empiecen.

La complejidad destilada nunca será perfecta

Envolver la complejidad de la IA en una interfaz intuitiva fue nuestro mayor desafío, y nuestro UX/UI sigue siendo un trabajo en progreso mientras luchamos por lograr simplicidad, a pesar de la lógica subyacente sofisticada.

Amamos n8n

Aprovechar el motor de ejecución de maneras nuevas ha dado al equipo una renovada apreciación por la versatilidad de n8n.

Déjanos saber qué piensas. ¿Cómo podemos mejorar aún más nuestras Evaluaciones para Flujos de Trabajo de IA?