엔지니어링 및 개발자에이전트 출력을 위한 기억 인식 평가
기억이 작동한 방식에 대한 완전한 가시성을 가지고 에이전트 출력을 평가하세요
에이전트 평가 프레임워크는 에이전트가 검색한 기억을 알지 못한 채 출력을 점수화합니다. 나쁜 출력은 나쁜 모델, 나쁜 프롬프트 또는 나쁜 기억을 의미할 수 있지만, 평가는 이를 알 수 없습니다. MemoryLake는 모든 출력을 사용된 기억에 연결하여 평가가 실제로 근본 원인을 식별하도록 합니다.
문제: 기억 맥락 없는 에이전트 평가의 맹점
평가 프레임워크는 12%의 출력을 저품질로 표시했습니다. 모델이 실패했는지, 프롬프트가 실패했는지, 검색된 기억이 실패했는지 알 수 없습니다. 평가마다 기억 맥락이 없으면 올바른 것을 수정하는 것은 추측입니다.
MemoryLake가 기억 인식 평가를 제공하는 방법
출력별 기억 출처
평가된 각 출력은 사용된 기억에 연결됩니다.
좋은 출력과 나쁜 출력 간의 기억 차이
품질과 상관관계가 있는 기억 접근을 확인하세요.
고정된 기억 스냅샷에 대한 평가
제어된 기억 상태로 테스트합니다.
기억 기반 평가 카테고리
검색 대 생성에 귀속되는 실패.
무료로 시작하기
영구 무료 · 신용카드 불필요
기억 인식 평가를 위한 작동 방식
- 연결 — MemoryLake를 평가 파이프라인에 연결하세요.
- 구조화 — 생성된 각 출력은 사용된 기억을 기록합니다.
- 재사용 — 평가 분석은 기억 검색 실패를 생성 실패와 별도로 보여줍니다.
전후 비교: 기억 인식이 있는 에이전트 평가
| 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 |
대상
올바른 것을 수정하기 위해 실패를 정확하게 귀속시켜야 하는 에이전트 평가 파이프라인을 운영하는 엔지니어링 팀 — 현재 평가는 기억을 블랙 박스로 취급합니다.
관련 사용 사례
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자주 묻는 질문
평가 프레임워크 통합?
평가 프레임워크 통합?
RAGAS, OpenAI Evals, LangSmith, 맞춤형 — 모두 지원됩니다.
기억 기반 평가 카테고리?
기억 기반 평가 카테고리?
검색 재현, 검색 정밀도, 충돌 표면화, 출처 정확성.
자체 호스팅?
자체 호스팅?
예 — 엔터프라이즈 티어는 귀하의 VPC에 배포됩니다.