Databricks
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通过新合成数据能力简化AI代理评估
内容提要
客户正在从通用模型转向专用代理系统，以提高生成AI的投资回报率。我们推出的合成数据生成API，利用专有数据快速生成评估集，帮助企业提升代理质量并降低开发成本，简化高质量评估数据的创建过程。
关键要点
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客户正在从通用模型转向专用代理系统，以提高生成AI的投资回报率。
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推出的合成数据生成API利用专有数据快速生成评估集，帮助企业提升代理质量并降低开发成本。
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合成数据生成API解决了创建高质量评估数据集的瓶颈，允许开发者在几分钟内生成评估集。
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API使用简单，用户只需提供数据框、生成问题的数量和可选的指导方针。
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生成的评估集可用于评估代理质量，识别质量问题的根本原因。
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合成数据生成API与Agent Evaluation、MLflow和Databricks数据智能平台紧密集成。
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开发者可以通过API生成代表性的评估集，并使用MLflow进行质量评估。
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API提供了定制化选项，允许开发者控制问题生成过程。
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生成的评估数据集可直接与MLflow结合使用，快速测量代理质量。
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一旦代理达到业务要求，可以通过Agent Framework快速部署生产就绪的REST API和Web UI。
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未来将推出新的功能，帮助管理评估数据集并收集专家意见。
延伸问答
合成数据生成API的主要功能是什么？
合成数据生成API能够快速生成评估集，帮助企业提升代理质量并降低开发成本。
如何使用合成数据生成API生成评估数据？
用户需要提供一个数据框、生成问题的数量和可选的指导方针，然后调用API生成评估数据。
合成数据生成API如何帮助提高AI代理的质量？
通过快速生成高质量的评估数据，API使开发者能够在不依赖专家的情况下评估和改进代理质量。
合成数据生成API与哪些平台集成？
该API与Agent Evaluation、MLflow和Databricks数据智能平台紧密集成。
使用合成数据生成API需要哪些输入？
需要一个包含文档的Spark或Pandas数据框、生成的问题数量，以及可选的指导方针。
未来合成数据生成API将推出哪些新功能？
未来将推出管理评估数据集和收集专家意见的新功能。
