Início Rápido: Otimizar um agente de prompt (versão prévia)

Importante

O Otimizador de Agente está atualmente em versão prévia. Essa versão prévia é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não recomendamos isso para cargas de trabalho de produção. Alguns recursos podem não ter suporte ou podem ter restrição de recursos. Para obter mais informações, consulte Termos de Uso Complementares para Versões Prévias do Microsoft Azure.

Neste início rápido, use o assistente de otimização no portal do Foundry para melhorar as instruções de um agente de prompt, descrições da ferramenta de chamada de função e a seleção do modelo. Selecione uma versão do agente, um conjunto de dados e avaliadores, execute o otimizador e compare os candidatos gerados com a linha de base.

Caso não tenha uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita.

Pré-requisitos

Antes de começar, você precisa de:

  • Um projeto Microsoft Foundry com um agente de prompt implantado. Para criar um, consulte Início Rápido: Criar um agente de prompt.
  • Um modelo de avaliação e um modelo de otimização com suporte implantado no projeto. Para modelos com suporte, consulte Modelos.
  • Uma origem do conjunto de dados: rastreamentos do agente, um conjunto de dados de avaliação registrado no projeto ou um conjunto de dados JSONL para carregar. O conjunto de dados deve usar os nomes de coluna exigidos pelos avaliadores selecionados porque o assistente não dá suporte ao mapeamento de colunas.

Abrir o assistente de otimização

Captura de tela da guia Otimizar de um agente de prompts, com o botão Criar execução de otimização destacado.

  1. Vá para o portal do Foundry e abra seu projeto.
  2. Selecione Agentes e selecione o agente de prompt que você deseja otimizar.
  3. Selecione a guia Otimizar .
  4. Selecione Criar execução de otimização.

Selecione o destino de otimização

O alvo define a versão do prompt-agent e os modelos candidatos a serem avaliados.

Captura de tela da etapa Destino com controles para a versão do agente, o modelo de otimização, o máximo de candidatos, o modelo de avaliação e a comparação de modelos.

  1. Na etapa Destino , selecione a versão do agente a ser usada como linha de base. A versão mais recente é selecionada por padrão.
  2. Selecione o modelo de otimização, o número máximo de candidatos e o modelo de avaliação.
  3. Para avaliar candidatos em várias implantações de modelo, ative Comparar entre modelos e selecione os modelos a serem incluídos.
  4. Continue para a etapa do conjunto de dados .

O otimizador pode gerar candidatos que melhoram as instruções do agente, as descrições das ferramentas de chamada de função ou a seleção do modelo. Outros tipos de ferramentas não são compatíveis com a otimização de descrições de ferramentas.

Importante

As ferramentas de chamada de funções de um agente de prompts são executadas no cliente. O otimizador pode melhorar as descrições de ferramentas e parâmetros que orientam chamadas de função, mas não pode executar ou avaliar as ferramentas durante a otimização de descrição da ferramenta.

Selecionar um conjunto de dados de avaliação

O otimizador usa o mesmo conjunto de dados para pontuar a linha de base e cada candidato gerado.

  1. Na etapa Conjunto de dados, escolha uma destas opções:

    • Gere um conjunto de dados a partir de rastros de agente.
    • Selecione um conjunto de dados existente registrado no projeto.
    • Carregue um novo conjunto de dados do seu dispositivo.
  2. Visualize o conjunto de dados e confirme se ele contém as colunas exigidas pelos avaliadores.

  3. Continue para a etapa Critérios .

Use tarefas representativas, incluindo solicitações comuns, casos de borda e comportamentos que você deseja que o otimizador preserve ou melhore.

Selecionar critérios de avaliação

Os avaliadores definem como o otimizador pontua cada resposta.

  1. Na etapa Critérios , selecione um ou mais avaliadores:

    • Selecione avaliadores internos e configure todos os parâmetros necessários.
    • Selecione um avaliador personalizado existente.
    • Crie um avaliador de rubrica personalizado e selecione-o.
  2. Confirme se cada avaliador é compatível com o esquema do conjunto de dados.

  3. Continue para a etapa Revisão .

Revisar e enviar a execução

Captura de tela da etapa Revisão resumindo o destino de otimização, o conjunto de dados, os critérios e o botão Enviar.

  1. Na etapa Revisão , verifique o agente e a versão, o conjunto de dados, os avaliadores, as configurações do avaliador e os modelos candidatos.

    Note

    O custo estimado é um intervalo modelado, não um limite de gastos ou encargo final. Examine as entradas de cálculo, as suposições de preço e as exclusões antes de enviar o trabalho. Para obter detalhes, consulte estimativas de custo do otimizador do agente e uso de token.

    O resumo mostra valores mínimos, estimados e máximos . Expanda Detalhamento de custos (estimado) para revisar o número estimado de chamadas e o custo de Executar seu agente, Pontuar respostas e Gerar melhorias.

  2. Selecione Enviar.

  3. Aguarde até que a execução da otimização seja concluída. A execução aparece na lista de execuções de otimização com seu status atual.

O tempo de execução depende do tamanho do conjunto de dados, do número de candidatos e dos modelos selecionados.

Compare os resultados

  1. Quando a execução for bem-sucedida, selecione-a em Execuções de Otimização.
  2. Compare a pontuação de cada candidato com a pontuação da linha de base.
  3. Analise as alterações nas instruções antes e depois.
  4. Inspecione as pontuações por avaliador e, se tiver selecionado vários modelos, compare os resultados de cada modelo.
  5. Selecione o candidato que fornece uma melhoria significativa de qualidade sem um aumento inaceitável no uso ou custo do token.

A visualização de Uso de tokens da execução concluída agrupa os tokens de entrada, saída e total, medidos por fase e modelo. Ele informa a contagem de tokens em vez de um valor final cobrado em moeda. Um valor de uso ou modelo ausente significa que o uso não foi atribuído ou medido, não que fosse gratuito. Para obter detalhes, consulte o uso de tokens medido após a execução.

Se cada candidato pontuar abaixo da linha de base, mantenha o agente atual. Revise as configurações de conjunto de dados, avaliadores ou otimização antes de executar o otimizador novamente.

Promover um candidato

Promova o candidato selecionado para criar uma nova versão do agente de prompt.

  1. Na página de execução concluída, selecione Promover candidato.
  2. Em Promover candidato como nova versão do agente, selecione o candidato a ser promovido.
  3. Examine a versão ativa atual e o aprimoramento da pontuação do candidato selecionado na linha de base.
  4. Selecione Promover para a versão do agente.

A promoção cria uma nova versão do agente com a configuração otimizada do candidato. Se o agente estiver fixado em uma versão específica, a nova versão não receberá tráfego até que você o defina como a versão ativa nos detalhes do agente.

O que você aprendeu

Neste guia de início rápido, você:

  • Iniciou uma execução de otimização de agente do prompt no portal do Foundry.
  • Selecionou um conjunto de dados, avaliadores e modelos candidatos.
  • Comparou candidatos otimizados com a linha de base de agente do prompt.
  • Promoveu o candidato selecionado para uma nova versão de agente do prompt.