O uso de agentes que funcionam com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) está aumentando, especialmente para melhorar a eficiência no desenvolvimento de software. Um novo tutorial ensina a criar um agente que consulta bancos de dados e se auto-otimiza, utilizando ferramentas como DSPy e Phoenix. Esse processo gera um ciclo contínuo de melhoria e avaliação de desempenho.
O ciclo começa com a criação de casos de teste que ajudam a otimizar os prompts. Depois, esses prompts são armazenados no Phoenix e testados em uma série de experimentos. Quando o desempenho atinge um nível satisfatório, o prompt é marcado para uso em produção e o agente é ativado, permitindo a coleta de dados de rastreamento.
Para configurar o agente, é necessário instalar pacotes específicos e configurar chaves de API. O Phoenix ajuda a gerenciar prompts e rastreamentos, enquanto o DSPy oferece técnicas de otimização. Após a implementação, o agente é testado para avaliar seu desempenho, comparando suas escolhas com um conjunto de dados rotulados. A otimização é feita com o DSPy, ajustando os prompts com base em exemplos anteriores, resultando em um agente mais eficiente ao longo do tempo.
O uso de agentes baseados em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem se intensificado, especialmente na otimização de prompts e na avaliação de desempenho para o desenvolvimento de software. Um novo tutorial de John Gilhuly apresenta a construção de um agente de consulta a banco de dados que se auto-otimiza, utilizando ferramentas como DSPy e Phoenix. Este processo cria um ciclo contínuo de melhoria e avaliação de desempenho.
O ciclo de otimização do agente envolve várias etapas. Inicialmente, é necessário gerar um conjunto de casos de teste, que servem como referência para a criação de prompts otimizados. Em seguida, esses prompts são armazenados no Phoenix, onde são testados em uma suíte de experimentos. Após atingir um nível satisfatório de desempenho, o prompt é marcado para produção e o agente é colocado em operação, permitindo a captura de dados de rastreamento.
Para a configuração do agente, é essencial instalar pacotes específicos e configurar as chaves de API. O Phoenix, uma ferramenta de desenvolvimento de aplicativos LLM, permite gerenciar prompts e rastreamentos, enquanto o DSPy oferece técnicas de otimização de prompts. O tutorial detalha a implementação de um agente básico, incluindo a lógica de roteamento e a execução de chamadas de ferramentas.
Após a implementação, o agente deve ser testado para avaliar seu desempenho. Isso é feito por meio de experimentos que comparam as seleções de chamadas de função do agente com um conjunto de dados rotulados. A otimização do agente é realizada utilizando o DSPy, que permite ajustar os prompts com base em exemplos anteriores. O processo culmina em um ciclo de melhoria contínua, onde o agente se torna mais eficiente com o uso.
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