¿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 aspecto relevante para tu caso de uso, ya sea precisión, toxicidad y sesgo, o si el agente llamó a 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 ejecutarse por separado de otros disparadores, así puedes concentrarte en la prueba 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 la versión para obtener una visión general de cómo implementar una evaluación, o explora la documentación de Evaluaciones para obtener orientación 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.

Desde entradas del mundo real y casos de borde desafiantes, hasta la estructuración de todos los datos que tu IA procesará, ejecutar flujos de trabajo de IA de manera confiable requiere esfuerzo. La ingeniería de prompt es un gran ejemplo: a veces cambias un prompt para que funcione en un caso de uso, pero empeora tres otros. Las Evaluaciones de IA son un camino de prueba dedicado dentro de tu flujo de trabajo que te mantiene en el camino correcto, permitiéndote volver a ejecutar pruebas en cualquier momento para validar cambios, acelerar la iteración y desplegar con confianza.

Experimenta y itera más rápido.

Los flujos de trabajo de IA contienen múltiples partes móviles, todas las cuales pueden requerir ajustes. Pero cualquier modificación, 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 actualizaciones y cambios de forma segura, sabiendo que tus usuarios finales no se verán afectados por salidas inesperadas.

Prueba modelos de lenguaje alternativos.

Estamos perdiendo la cuenta de la cantidad de nuevos modelos de IA que se lanzan. Más allá del volumen, las actualizaciones a los modelos de LLM pueden introducir cambios sutiles que impactan directamente tus salidas. La gran pregunta es, ¿cuándo es el momento adecuado para cambiar o actualizar, y qué modelo deberías elegir?

Las Evaluaciones de IA te permiten tomar decisiones informadas más rápidamente. Ya sea que desees mejorar la velocidad, la eficiencia de costos, la precisión o simplemente probar si un nuevo modelo cumple con sus promesas, la Evaluación de IA te coloca al volante.

Mantén alta la calidad.

La calidad es crucial, tanto para ti como para tus usuarios finales. Cuando cuentas con flujos de trabajo de IA para entregar datos clave, es fundamental que confíes en la calidad de las salidas. Por eso nos comprometimos a crear una herramienta de evaluación que sea intuitiva de usar y flexible para todos los casos de uso.

Cómo obtener lo mejor de las Evaluaciones de IA

Utiliza preguntas comparativas en tus prompts.

A través de muchas pruebas y errores, hemos encontrado que las preguntas comparativas ofrecen información más útil que los sistemas de puntuación absolutos. En lugar de pedir a un LLM que califique una salida en una escala del 1 al 10 (lo que introduce una interpretación subjetiva), pregúntale comparando directamente (“¿Contiene la nueva salida la información correcta?”). Encontrarás que obtienes retroalimentación más consistente y accionable.

Para obtener una evaluación más robusta, intenta incorporar métricas deterministas, como el conteo de tokens, el tiempo de ejecución, el número de llamadas a herramientas, o la verificación de que se invocaron herramientas específicas. Estas métricas proporcionan puntos de datos inequívocos 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 pruebas. Los datos del mundo real que ya han fluido a través de tus flujos de trabajo son una excelente manera de descubrir información auténtica. Las ejecuciones pasadas capturan el contexto completo de cómo operan tus flujos de trabajo en la práctica, incluidos casos límite, formatos de entrada inesperados y variaciones en los volúmenes de datos que podrían ser difíciles de anticipar si estás creando datos de prueba manualmente. Usar datos históricos también te proporciona un punto de referencia confiable para comparar mejoras en el rendimiento a lo largo del tiempo, permitiéndote medir objetivamente el impacto de tus optimizaciones.

¿Cómo construimos las Evaluaciones para flujos de trabajo de IA?

Construimos nuestra herramienta de Evaluaciones de IA sobre el motor de ejecución de n8n: la misma infraestructura robusta que impulsa las ejecuciones de flujos de trabajo estándar. Lo hicimos por varias razones. Primero, queríamos asegurar un comportamiento consistente entre flujos de trabajo de producción y de evaluación. Segundo, esto nos permite aprovechar componentes, funcionalidades y modelos mentales que los usuarios de n8n ya conocen, por lo que te beneficias de la familiaridad existente con los patrones de ejecución de n8n.

Usando flujos de trabajo para evaluar flujos de trabajo, creamos una meta-capa que demuestra la flexibilidad y el poder de n8n. También nos ahorra trabajo en el futuro: a medida que mejoramos el motor de ejecución central, las mejoras benefician automáticamente al marco de evaluación sin requerir esfuerzos de desarrollo adicionales.

Para ser completamente transparentes, cometimos un error de principiante al subestimar el alcance de este proyecto. Imaginamos unas pocas semanas de desarrollo, pero rápidamente se convirtió en una iniciativa de varios meses a medida que descubrimos requisitos adicionales y refinamos nuestro enfoque.

El mayor desafío fue destilar un proyecto tan complejo en una experiencia de usuario intuitiva. Los marcos de evaluación implican inherentemente múltiples componentes: casos de prueba, métricas, contextos de ejecución y análisis de resultados, lo que puede volverse abrumador rápidamente, incluso para los equipos más experimentados. Estamos agradecidos con todos nuestros usuarios que participaron en extensas entrevistas, lo que nos llevó a repensar nuestro enfoque varias veces, simplificando progresivamente la interfaz mientras preservamos la funcionalidad.

Lecciones aprendidas

Prueba temprano y con frecuencia.

Nuestras pruebas iniciales y específicas con usuarios seleccionados fueron invaluables. Su retroalimentación nos impulsó a afinar realmente la experiencia de usuario y significó que lanzamos una herramienta que aprovecha una lógica similar a otros flujos de trabajo de n8n, haciendo mucho más fácil empezar.

La complejidad destilada nunca será perfecta.

Empaquetar la complejidad de la IA en una interfaz intuitiva fue nuestro mayor desafío en este proyecto, y nuestra UX/UI aún está en progreso mientras nos esforzamos por la simplicidad, a pesar de la lógica subyacente sofisticada.

Nos encanta n8n.

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

¡Déjanos saber tu opinión! ¿Cómo podemos mejorar aún más nuestras Evaluaciones para flujos de trabajo de IA?