Optimiza la Evaluación de LLM con Seguimiento de Rendimiento Comparativo
Comparar manualmente las salidas de LLM entre diferentes modelos consume mucho tiempo y carece de una evaluación estructurada. Este flujo de trabajo de n8n automatiza la comparación lado a lado de salidas de LLM, registrando las respuestas en Google Sheets para una evaluación de equipo simplificada y una selección de modelos basada en datos.
Documentation
Desbloquea una Evaluación y Selección de LLM más Rápida
Desarrollar agentes de IA efectivos requiere una selección cuidadosa de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs). Este flujo de trabajo de n8n ofrece una solución robusta para comparar diferentes LLMs lado a lado, capturar sus respuestas y registrarlas para una evaluación estructurada en Google Sheets, capacitando a los equipos para tomar decisiones basadas en datos.
Características Clave
- Comparación Paralela de LLM: Envía automáticamente el mismo aviso a dos LLMs distintos simultáneamente, generando salidas comparativas instantáneas.
- Selección Dinámica de Modelos: Configura y cambia fácilmente entre varios LLMs (por ejemplo, OpenAI, Mistral, diferentes versiones) usando la API de OpenRouter o nodos específicos del proveedor.
- Contexto de Memoria Aislado: Cada LLM mantiene su propia memoria de conversación, garantizando una evaluación justa y precisa de interacciones de múltiples turnos.
- Registro Estructurado de Datos: Registra automáticamente las entradas del usuario, respuestas del modelo y contexto de la conversación en una hoja de Google para una revisión completa del equipo y puntuación manual o automatizada.
- Comparación de Chat en Tiempo Real: Visualiza ambas respuestas de los modelos en la interfaz de chat inmediatamente después de la entrada, facilitando una evaluación cualitativa rápida.
- Evaluación Amigable para Equipos: Permite que stakeholders no técnicos evalúen fácilmente el rendimiento del modelo usando criterios predefinidos en Google Sheets.
Cómo Funciona
Al recibir un mensaje de chat, el flujo de trabajo duplica la entrada y la envía a dos Modelos de Lenguaje Extensos predefinidos. Cada modelo procesa el aviso independientemente, aprovechando su memoria de conversación única. Sus respectivas respuestas, junto con la entrada original del usuario y el contexto previo del chat, se registran simultáneamente en una hoja de Google designada para un análisis detallado. Al mismo tiempo, ambas respuestas del modelo se muestran una tras otra en la interfaz de chat, proporcionando una comparación lado a lado inmediata. Este enfoque sistemático agiliza el proceso de evaluación, permitiendo la identificación eficiente del LLM con mejor desempeño para tu aplicación específica.