Databricks
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在Databricks上由领域专家指导的自我优化足球聊天机器人
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过Databricks Agent Framework和MLflow优化智能代理。代理通过配置、工具创建、专家反馈和持续改进，不断提升性能，适用于多个领域，如专业足球和法律文档审查等。
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关键要点
- 通过Databricks Agent Framework和MLflow优化智能代理的流程。
- 第一步是数据摄取，使用设置笔记本定义全局配置变量。
- 创建工具，代理需要确定性工具来查询底层数据。
- 定义和部署代理，可以通过AI Playground简单创建。
- 进行初步评估，使用LLM评审员建立基线质量测量。
- 捕获专家反馈，将领域专业知识编码到系统中。
- 对评审员进行对齐，使其反映领域专家的观点。
- 优化提示，使用GEPA算法自动改进代理的系统提示。
- 实现自动化和持续改进，形成一个连续优化管道。
- 该架构改变了代理的改进方式，领域专家直接影响代理行为。
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延伸问答
如何通过Databricks优化智能代理的性能？
通过数据摄取、创建工具、定义和部署代理、初步评估、捕获专家反馈、对齐评审员和优化提示等步骤来优化智能代理的性能。
在优化智能代理时，专家反馈如何被捕获和利用？
专家反馈通过标记会话收集，专家对代理的输出进行评分和评论，这些反馈用于对齐评审员并优化系统提示。
什么是GEPA算法，它在优化过程中有什么作用？
GEPA（Genetic-Pareto）算法是一种遗传进化提示算法，用于基于对齐评审员的评分迭代优化系统提示，以提高代理的性能。
如何定义和部署一个智能代理？
可以通过AI Playground选择所需的LLM，添加Unity Catalog工具，定义系统提示，然后导出代理笔记本以创建代理。
在智能代理的初步评估中，使用了哪些评审员类型？
初步评估中使用了内置评审员、基于指南的评审员和自定义评审员，以建立基线质量测量。
Databricks Agent Framework如何改变代理的改进方式？
它通过直接将领域专家的反馈融入系统，改变了代理的改进方式，使得代理行为更符合专家的期望。
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