Agents IA axés sur l'évaluation : comment Zepto fait évoluer son support client sur Databricks et MLflow
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Zepto a conçu ses agents de support client sur Databricks et MLflow selon une approche axée sur l'évaluation, en traitant les traces, les golden datasets et les contrôles LLM-as-judge comme une infrastructure centrale, et en reliant développement et production via une architecture à double boucle dotée d'un contrôle qualité strict. Résultat : une baisse de 65 % des coûts de support et un retour sur investissement en moins d'un mois, offrant aux autres concepteurs d'IA un plan reproductible pour intégrer fiabilité, coût et risque dans des agents de niveau production.
* Comment Zepto construit des agents IA axés sur l'évaluation sur Databricks et MLflow, en utilisant les traces, les golden datasets et les évaluations LLM-as-judge comme infrastructure centrale pour les systèmes LLM. * Comment une architecture à double boucle — développement et production reliés par un contrôle qualité strict — offre un modèle concret pour construire la fiabilité, maîtriser les coûts et gérer le risque des agents à grande échelle. * Comment ce framework permet une baisse de 65 % des coûts de support et un retour sur investissement en moins d'un mois, offrant aux concepteurs d'IA un plan reproductible pour la conception d'agents à fort impact et de niveau production.