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feat(eval): expose maxTokens / temperature / topP flags for llm-as-a-judge evaluator (Bedrock)

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
68/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
typescript
Ambito
cli

Direzione di ricerca

Inizia da src/handlers/eval/evaluator/llm-as-a-judge/create/index.tsx, quindi confronta la gestione dei parametri in src/core/project/schema/harness.ts e src/handlers/harness/parameterHelp.tsx. Individua il corrispondente percorso di aggiornamento o modifica e la relativa validazione; il lavoro è completato quando i tre flag accettano gli intervalli documentati, i valori non impostati vengono omessi e tutti i percorsi dell’evaluator Bedrock ricevono i campi inferenceConfig.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement
Summary

The evaluator llm-as-a-judge create handler only passes modelId to the Bedrock evaluator model config — there is no way to set inference parameters. CloudFormation's AWS::BedrockAgentCore::Evaluator InferenceConfiguration supports:

  • MaxTokens — Integer, minimum 1
  • Temperature — Number, 0–1
  • TopP — Number, 0–1

These map to BedrockEvaluatorModelConfig.inferenceConfig and apply to both the Bedrock and Bedrock Mantle evaluator paths.

Current behavior

src/handlers/eval/evaluator/llm-as-a-judge/create/index.tsx builds the config with just the model id:

modelConfig: { bedrockEvaluatorModelConfig: { modelId: flags["model"] } },

There are no --max-tokens, --temperature, or --top-p flags, so users get whatever the service/construct defaults are and cannot tune scoring behavior.

For comparison, the harness handler already exposes these — see src/core/project/schema/harness.ts (temperature, topP, maxTokens) and src/handlers/harness/parameterHelp.tsx.

Requested change

Add flags to llm-as-a-judge create (and any update/edit path):

  • --max-tokens <int> (min 1)
  • --temperature <float> (0.0–1.0)
  • --top-p <float> (0.0–1.0)

Thread them into bedrockEvaluatorModelConfig.inferenceConfig (maxTokens / temperature / topP), omitting any unset value so existing defaults are preserved. Enforce the CFN-documented ranges above.

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Companion construct/schema change: aws/agentcore-l3-cdk-constructs#315 (the L3 currently hardcodes { temperature: 0, maxTokens: 4096 } for Bedrock and rejects these fields unless the provider is OpenAI). This CLI change depends on that surface being available.

Lingua principale
TypeScript
Stelle
291
Fork
96
Merge medio
20h 50m
PR unite (30g)
214

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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