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monday Service + LangSmith：从第一天起构建以代码为先的评估策略
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
monday Service构建了AI服务管理平台，通过离线和在线评估提升反馈速度和覆盖率，实现实时质量监控，确保AI代理在各服务部门的有效性和准确性。
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关键要点
- monday Service构建了AI服务管理平台，旨在自动化和解决各服务部门的询问。
- 将评估嵌入开发周期，从一开始就关注AI质量问题。
- 实现了8.7倍的评估反馈速度提升，从162秒缩短到18秒。
- 覆盖率提高，能够在几分钟内对数百个示例进行全面测试。
- 实时监控AI代理的质量，确保其在生产环境中的有效性。
- 采用双层评估方法：离线评估作为安全网，在线评估作为监控。
- 离线评估使用经过策划的黄金数据集进行单元测试，确保核心逻辑的准确性。
- 在线评估实时收集和分析代理的性能，确保持续质量监控。
- 通过LangSmith Vitest集成实现评估覆盖策略，提升测试效率。
- 优化评估过程，通过并行化和并发处理显著提高速度。
- 在线评估使用多轮评估策略，考虑整个对话轨迹的成功。
- 将评估逻辑作为代码管理，确保版本控制和自动化部署。
- 构建自定义CLI命令以确保评估基础设施的同步和更新。
- 随着评估逻辑的成熟，计划将其与生产代码同样严格管理。
❓
延伸问答
monday Service的AI服务管理平台有什么主要功能？
monday Service的AI服务管理平台旨在自动化和解决各服务部门的询问，提升反馈速度和覆盖率，并实现实时质量监控。
如何提高评估反馈的速度？
通过优化评估过程并采用并行化和并发处理，monday Service实现了评估反馈速度从162秒缩短到18秒，提升了8.7倍。
monday Service是如何进行实时监控的？
monday Service通过在线评估实时收集和分析代理的性能，确保在生产环境中持续监控AI代理的质量。
离线评估和在线评估有什么区别？
离线评估作为安全网，使用黄金数据集进行单元测试，而在线评估则实时监控代理性能，确保持续质量。
monday Service如何确保AI代理的有效性？
通过实时监控和双层评估方法，monday Service确保AI代理在生产环境中的有效性和准确性。
LangSmith Vitest集成的作用是什么？
LangSmith Vitest集成用于实现评估覆盖策略，提升测试效率，并确保评估逻辑的版本控制和自动化部署。
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