Claude Academy
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Ejecutando la evaluación

Lección 1215 min

Ahora que tenemos nuestro conjunto de datos de evaluación listo, es momento de construir el pipeline de evaluación principal. Esto implica tomar cada caso de prueba, combinarlo con nuestro prompt, enviarlo a Claude y luego calificar los resultados.

El proceso de evaluación sigue un flujo de trabajo claro: tomamos nuestro conjunto de datos de casos de prueba, combinamos cada uno con nuestra plantilla de prompt, lo enviamos a Claude para su procesamiento y luego evaluamos la salida usando un sistema de calificación.

Construyendo las funciones principales

El pipeline de evaluación consta de tres funciones principales, cada una con una responsabilidad específica. Comencemos con la más simple: la función que maneja los prompts individuales.

La función run_prompt

Esta función toma un caso de prueba y lo combina con nuestra plantilla de prompt:

python
def run_prompt(test_case):
    """Merges the prompt and test case input, then returns the result"""
    prompt = f"""
Please solve the following task:

{test_case["task"]}
"""
    
    messages = []
    add_user_message(messages, prompt)
    output = chat(messages)
    return output

Por ahora, estamos manteniendo el prompt extremadamente simple. No estamos incluyendo ninguna instrucción de formato, por lo que Claude probablemente devolverá una salida más extensa de lo que necesitamos. Refinaremos esto más adelante a medida que iteremos en el diseño de nuestro prompt.

La función run_test_case

Esta función orquesta la ejecución de un solo caso de prueba y la calificación del resultado:

python
def run_test_case(test_case):
    """Calls run_prompt, then grades the result"""
    output = run_prompt(test_case)
    
    # TODO - Calificación
    score = 10
    
    return {
        "output": output,
        "test_case": test_case,
        "score": score
    }

Por ahora, estamos usando una puntuación fija de 10. La lógica de calificación es donde dedicaremos tiempo significativo en las próximas secciones, pero este marcador de posición nos permite probar el pipeline en general.

La función run_eval

Esta función coordina todo el proceso de evaluación:

python
def run_eval(dataset):
    """Loads the dataset and calls run_test_case with each case"""
    results = []
    
    for test_case in dataset:
        result = run_test_case(test_case)
        results.append(result)
    
    return results

Esta función procesa cada caso de prueba en nuestro conjunto de datos y recopila todos los resultados en una sola lista.

Ejecutando la evaluación

Para ejecutar nuestro pipeline de evaluación, cargamos nuestro conjunto de datos y lo procesamos a través de nuestras funciones:

python
with open("dataset.json", "r") as f:
    dataset = json.load(f)

results = run_eval(dataset)

La primera vez que ejecutes esto, espera que tome algo de tiempo; incluso con Claude Haiku, puede tardar alrededor de 30 segundos en procesar un conjunto de datos completo. Cubriremos técnicas de optimización más adelante.

Examinando los resultados

La evaluación devuelve un arreglo JSON estructurado donde cada objeto representa el resultado de un caso de prueba:

python
print(json.dumps(results, indent=2))

Cada resultado contiene tres piezas clave de información:

  • output: La respuesta completa de Claude
  • test_case: El caso de prueba original que fue procesado
  • score: La puntuación de evaluación (actualmente fija)

Como puedes ver en la salida, Claude genera respuestas bastante extensas ya que aún no hemos proporcionado instrucciones de formato específicas. Este es exactamente el tipo de problema que abordaremos a medida que refinemos nuestros prompts.

Lo que hemos logrado

En este punto, hemos construido con éxito el pipeline de evaluación principal. Podemos tomar nuestro conjunto de datos, procesarlo a través de Claude y recopilar resultados estructurados. La pieza principal que falta es el sistema de calificación: esa puntuación fija de 10 debe ser reemplazada con lógica de evaluación real.

Este pipeline representa la base de la mayoría de los sistemas de evaluación de IA. Aunque pueda parecer simple, acabas de construir la mayor parte de lo que realmente hace un pipeline de evaluación. La complejidad viene en los detalles: mejores prompts, calificación sofisticada y optimizaciones de rendimiento.

A continuación, nos sumergiremos en el tema crítico de los calificadores, que transformarán nuestras puntuaciones fijas en evaluaciones significativas del rendimiento de Claude.