在当今快速发展的AI领域，构建高效可靠的代理系统已成为许多开发团队的核心目标。然而，当AI代理系统出现问题时，许多团队倾向于跳过系统性的评估和错误分析，直接尝试修复错误。这种看似高效的做法实际上可能适得其反。本文将深入探讨评估(evals)和错误分析(error analysis)如何成为提升AI代理系统性能的加速器，而非阻碍。
评估与错误分析的重要性
上周，我分享了一个观点：团队在构建AI代理方面取得进展速度的最大预测因素，是他们推动评估和错误分析流程的能力。这一观点引发了读者的广泛共鸣和讨论。尽管错误分析长期以来一直是构建监督学习系统的重要部分，但与使用最新、最热门的工具相比，它仍然被低估。识别特定类型错误的根本原因可能看起来很"无聊"，但它确实能带来丰厚的回报！
为什么评估与错误分析如此关键？
为了更好地理解这一点，让我们看看几个类比：
- 音乐学习：要掌握乐器上的演奏，你不会一遍又一遍地从头到尾演奏同一首曲子。相反，你会识别出自己卡住的地方，并针对性地练习这些部分。
- 健康管理：要保持健康，你不能只围绕最新的营养潮流来构建饮食计划。你还需要咨询医生关于你的血液检查结果，看看是否有异常。（我上个月做了这个检查，很高兴报告我健康状况良好！😃）
- 体育训练：要提高运动队的成绩，你不仅练习花哨的投篮技巧，而是回顾比赛录像，找出弱点并加以改进。
同样，要改进你的AI代理系统，不能仅仅堆砌最近在社交媒体上流行的热门技术（尽管我发现尝试这些热门AI技术很有趣！）。相反，应该使用错误分析来找出系统不足的地方，并专注于改进这些方面。
从监督学习到生成式AI的评估演进
监督学习评估的相对简单性
在使用监督学习训练二元分类器时，算法可能犯错误的种类是有限的。它可能输出0而不是1，或者相反。此外，还有一些适用于许多问题的标准指标，如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC等。因此，只要你知道测试分布，评估就相对直接，错误分析的大部分工作在于识别算法在哪些类型的输入上失败，这也导致了数据中心AI技术的出现，用于获取更多数据来增强算法的薄弱环节。
生成式AI评估的新挑战
然而，随着生成式AI的出现，许多关于监督学习评估和错误分析的直觉仍然适用——历史不会重演，但会押韵。已经熟悉机器学习和深度学习的开发者通常比从零开始的人更快适应生成式AI。但一个新挑战是输出空间要丰富得多，因此算法输出错误的方式也更多。
以自动处理金融发票的例子为例，我们使用代理工作流程来将从收到的发票中提取的信息填充到财务数据库中。算法是否会错误提取发票到期日期？或者最终金额？或者将付款人地址误认为是开票人地址？或者弄错金融货币？或者做出错误的API调用导致验证过程失败？由于输出空间更大，失败模式的数量也更多。
构建有效的评估框架
从原型到评估
与其预先定义错误指标，通常更有效的方法是先快速构建一个原型，然后手动检查一些代理输出，看看它在哪些方面表现良好，哪些方面存在困难。这使你能够专注于构建数据集和错误指标——有时是用代码实现的目标指标，有时是使用LLM作为判断的主观指标——来检查系统在你最关心的维度上的性能。
在监督学习中，我们有时会调整错误指标以更好地反映人类的关注点。对于代理工作流程，我发现评估的调整更加迭代，需要更频繁地调整评估以捕捉可能出错的更广泛范围。
评估的迭代性质
与传统的监督学习相比，生成式AI的评估需要更加灵活和动态。开发团队需要建立能够适应不同场景和需求的评估框架，并随着系统的迭代不断调整评估标准。这种迭代性质使得评估不仅是对系统性能的测量，更是对系统改进方向的指导。
实施评估的最佳实践
明确评估目标：在开始评估之前，明确你希望通过评估解决什么问题，以及你希望从评估中获得什么信息。
选择合适的评估指标：根据系统的具体应用场景，选择最能反映系统性能的指标。对于某些任务，可能需要多个指标来全面评估系统性能。
建立基准测试：为系统建立基准测试，以便在后续改进中有明确的参考点。
自动化评估流程：尽可能自动化评估流程，以便能够快速、一致地进行评估。
定期进行评估：不要只在系统出现问题时才进行评估，而应定期进行评估，以便及时发现潜在问题。
错误分析的未来趋势
多模态评估
随着AI系统处理的数据类型越来越多样化，未来的评估方法将需要能够处理多模态数据，包括文本、图像、音频和视频等。这将要求开发团队构建更加综合的评估框架，以全面评估系统在不同模态下的性能。
实时评估与反馈
未来的AI系统将更加注重实时评估和反馈机制。通过在系统运行过程中持续监控和评估，开发团队可以更快地发现和解决问题，实现更高效的迭代和优化。
可解释性与评估的结合
随着AI系统变得越来越复杂，可解释性将成为评估的重要组成部分。未来的评估方法将不仅关注系统的性能指标，还将关注系统的决策过程，以便更好地理解系统的行为和潜在问题。
结论
评估和错误分析是提升AI代理系统性能的关键工具。通过系统化的评估方法，开发团队可以准确测量系统的性能，并找到改进的方向。通过细致的错误分析，团队可以识别系统中的问题，并专注于解决真正重要的问题。
正如音乐家通过反复练习困难部分来提高演奏水平，运动员通过分析比赛录像来改进技巧，AI开发团队也应该通过评估和错误分析来优化他们的系统。这不仅能够帮助团队避免盲目追求最新技术，还能够确保他们专注于解决系统真正存在的问题，从而实现更高效的迭代和更显著的性能提升。
在下一篇文章中，我们将更深入地探讨错误分析的具体方法和最佳实践，帮助开发团队更好地识别和解决AI代理系统中的问题。
实际应用案例：金融发票处理系统
让我们以一个实际案例来说明评估和错误分析的重要性。假设我们正在开发一个自动处理金融发票的AI代理系统，该系统需要从收到的发票中提取信息并填充到财务数据库中。
系统概述
这个代理系统需要处理多种格式的发票，提取关键信息如发票金额、到期日期、付款人信息等，并将这些信息准确录入到财务系统中。由于发票格式多样，内容复杂，系统面临着多种可能的错误模式。
评估策略
建立测试数据集：我们收集了1000张各种格式的发票作为测试数据集，覆盖了不同行业、不同格式和不同复杂度的发票。
定义评估指标：我们定义了多个评估指标，包括信息提取准确率、字段完整性、处理速度等。
进行初步评估：在系统原型完成后，我们使用测试数据集进行了初步评估，发现系统在提取金额和日期信息时准确率较高，但在处理复杂表格和手写内容时表现不佳。
错误分析
基于初步评估的结果，我们进行了详细的错误分析，发现了以下问题：
表格识别问题：系统在识别复杂表格结构时经常出错，特别是在表格有合并单元格或不规则布局时。
手写内容识别：对于手写内容，系统的识别准确率较低，特别是当字迹潦草或使用特殊符号时。
字段映射错误：在某些情况下，系统会将发票中的字段错误映射到数据库中的字段，导致信息录入错误。
改进措施
基于错误分析的结果，我们采取了以下改进措施：
增强表格识别能力：引入更先进的表格识别算法，特别针对复杂表格结构进行了优化。
改进手写识别：集成了专门针对财务文档优化的手写识别模型，提高了对特殊符号和潦草字迹的识别能力。
优化字段映射逻辑：重新设计了字段映射逻辑，增加了验证步骤，确保字段映射的准确性。
重新评估与结果
在实施改进措施后，我们再次进行了评估，发现系统的整体性能显著提升：
- 信息提取准确率：从85%提升到93%
- 字段完整性：从78%提升到89%
- 处理速度：提高了15%
更重要的是，通过系统化的评估和错误分析，我们能够准确识别出系统的主要问题，并集中资源解决这些问题，而不是盲目地尝试各种改进方法。这不仅提高了系统的性能，还大大缩短了开发周期。
评估与错误分析的实施步骤
基于上述案例和讨论，以下是实施评估和错误分析的具体步骤：
第一步：明确评估目标
在开始任何评估之前，首先要明确评估的目标。你希望通过评估解决什么问题？你希望从评估中获得什么信息？这些问题的答案将指导你的评估策略和方法。
第二步：构建测试数据集
构建一个全面且有代表性的测试数据集是有效评估的基础。测试数据集应该覆盖系统可能遇到的各种情况，包括正常情况和异常情况。对于AI代理系统，测试数据集应该包括各种输入格式、各种复杂度和各种边缘情况。
第三步：选择合适的评估指标
根据系统的具体应用场景，选择最能反映系统性能的指标。对于某些任务，可能需要多个指标来全面评估系统性能。例如，对于文本生成系统，可能需要考虑流畅性、相关性、准确性等多个指标。
第四步：进行初步评估
使用测试数据集和选定的评估指标，对系统进行初步评估。这一步骤的目的是了解系统的当前性能，并识别出需要改进的领域。
第五步：进行错误分析
基于初步评估的结果，进行详细的错误分析，识别系统中的问题和错误模式。这一步骤需要深入分析系统的输出，找出错误的原因和规律。
第六步：制定改进计划
根据错误分析的结果，制定针对性的改进计划。改进计划应该明确指出需要解决的问题、采取的措施和预期的效果。
第七步：实施改进措施
按照改进计划实施改进措施。这可能涉及算法优化、数据增强、模型调整等多种方法。
第八步：重新评估
在实施改进措施后，重新进行评估，以验证改进的效果。如果性能有所提升，可以继续进行下一轮的评估和改进；如果性能没有提升或提升不明显，需要重新评估改进策略。
第九步：迭代优化
评估和错误分析是一个迭代的过程。通过不断的评估、分析和改进，逐步优化系统性能，直到达到预期的目标。
评估与错误分析的常见挑战与解决方案
挑战一：评估指标的确定
问题：对于某些复杂的AI任务，如何确定合适的评估指标可能是一个挑战。不同的指标可能反映系统性能的不同方面，如何选择最能反映系统整体性能的指标？
解决方案：
- 多指标综合评估：对于复杂任务，可以使用多个指标进行综合评估，从不同角度反映系统性能。
- 用户反馈：结合用户反馈和使用体验，调整评估指标，使其更符合实际应用需求。
- 专家评估：邀请领域专家参与评估，利用他们的专业知识来确定合适的评估指标。
挑战二：错误分析的复杂性
问题：对于复杂的AI系统，错误分析可能非常复杂，特别是当系统涉及多个组件和多个处理步骤时。如何有效地进行错误分析？
解决方案：
- 分层次分析：将系统分解为多个层次，从底层到高层逐步分析，找出错误的具体位置和原因。
- 日志记录：完善系统的日志记录功能，记录系统运行过程中的关键信息，为错误分析提供数据支持。
- 可视化工具：使用可视化工具展示系统的运行过程和结果，帮助识别错误模式和规律。
挑战三：评估资源的需求
问题：全面的评估和错误分析可能需要大量的计算资源和人力资源，特别是在处理大规模数据时。如何在有限的资源下进行有效的评估？
解决方案：
- 抽样评估：在资源有限的情况下，可以使用抽样评估的方法，从大量数据中选取代表性样本进行评估。
- 自动化评估：尽可能自动化评估流程，减少人工干预，提高评估效率。
- 优先级排序：根据系统的重要性和潜在风险，确定评估的优先级，优先评估关键系统和高风险场景。
评估与错误分析的未来发展方向
随着AI技术的不断发展，评估和错误分析也将面临新的挑战和机遇。以下是几个可能的发展方向：
自适应评估框架
未来的评估框架将更加智能化，能够根据系统的特性和应用场景自动调整评估策略和方法。自适应评估框架可以动态选择合适的评估指标和方法，以最有效的方式评估系统性能。
实时评估与反馈
随着AI系统越来越广泛地应用于实际场景，实时评估和反馈将变得越来越重要。未来的评估系统将能够在系统运行过程中持续监控和评估，及时发现和解决问题。
多模态评估
随着AI系统处理的数据类型越来越多样化，多模态评估将成为一个重要方向。未来的评估方法将需要能够处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型，全面评估系统在不同模态下的性能。
可解释性与评估的结合
随着AI系统变得越来越复杂，可解释性将成为评估的重要组成部分。未来的评估方法将不仅关注系统的性能指标，还将关注系统的决策过程，以便更好地理解系统的行为和潜在问题。
结语
评估和错误分析是提升AI代理系统性能的关键工具。通过系统化的评估方法，开发团队可以准确测量系统的性能，并找到改进的方向。通过细致的错误分析，团队可以识别系统中的问题，并专注于解决真正重要的问题。
在本文中，我们探讨了评估和错误分析的重要性，从监督学习到生成式AI的评估演进，构建有效评估框架的方法，以及实施评估的最佳实践。我们还通过实际案例展示了评估和错误分析如何帮助开发团队优化他们的系统。
随着AI技术的不断发展，评估和错误分析也将面临新的挑战和机遇。开发团队需要不断学习和适应新的评估方法和工具，以更好地评估和改进他们的AI系统。
通过系统化的评估和细致的错误分析，开发团队可以避免盲目追求最新技术，而是专注于解决系统真正存在的问题，从而实现更高效的迭代和更显著的性能提升。这不仅能够提高AI系统的性能，还能够加速AI技术的创新和应用，为人类社会带来更大的价值。
