エンジニアリング & 開発者エージェント出力のための記憶に基づく評価
それらを駆動した記憶を完全に可視化してエージェント出力を評価する
エージェント評価フレームワークは、エージェントが取得した記憶を知らずに出力をスコアリングします。悪い出力は、モデルが失敗した、プロンプトが失敗した、または記憶が失敗したことを意味するかもしれませんが、評価ではそれを判断できません。MemoryLakeは、すべての出力を使用された記憶にリンクさせるため、評価は実際に根本原因を特定します。
問題: 記憶のコンテキストなしのエージェント評価は盲目的
評価フレームワークは、出力の12%を低品質としてフラグ付けしました。モデルが失敗したのか、プロンプトが失敗したのか、取得した記憶が失敗したのかはわかりません。評価ごとに記憶のコンテキストがなければ、正しいものを修正するのは推測作業です。
MemoryLakeが記憶に基づく評価を提供する方法
出力ごとの記憶の由来
評価されたすべての出力は、使用された記憶にリンクしています。
良い出力と悪い出力の記憶の違い
品質と相関する記憶アクセスを確認します。
固定された記憶スナップショットに対する評価
制御された記憶状態でテストします。
記憶に基づく評価カテゴリ
取得に起因する失敗と生成に起因する失敗。
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記憶に基づく評価の仕組み
- 接続 — MemoryLakeを評価パイプラインに接続します。
- 構造化 — 各生成された出力は、使用された記憶を記録します。
- 再利用 — 評価分析は、生成の失敗とは別に記憶取得の失敗を示します。
前後: 記憶の認識を持つエージェント評価
| DIY memory + eval | MemoryLake | |
|---|---|---|
| Identify retrieval vs generation failures | Hard | Built in |
| Memory diff between cohorts | Manual | Semantic |
| Eval against pinned memory | Custom | Snapshots |
| Root cause attribution | Guesswork | Direct evidence |
対象者
エージェント評価パイプラインを運営しているエンジニアリングチームで、失敗を正しく帰属させて正しいものを修正する必要があるチーム — 現在の評価が記憶をブラックボックスとして扱っている場合。
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よくある質問
評価フレームワークの統合?
評価フレームワークの統合?
RAGAS、OpenAI Evals、LangSmith、カスタム — すべてサポートされています。
記憶に基づく評価カテゴリ?
記憶に基づく評価カテゴリ?
取得リコール、取得精度、対立の浮上、由来の正確性。
セルフホスト?
セルフホスト?
はい — エンタープライズティアはあなたのVPCにデプロイします。