Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Liste des tâches d’évaluation RAG dans Amazon Bedrock Vous pouvez répertorier vos tâches d'évaluation RAG actuelles que vous avez créées à l'aide du AWS CLI SDK ou d'un AWS SDK compatible. Dans la console Amazon Bedrock, vous pouvez également consulter un tableau contenant vos tâches d’évaluation en cours. Les exemples suivants vous montrent comment trouver vos tâches d'évaluation RAG à l'aide du Console de gestion AWS SDK AWS CLI et du SDK pour Python. ------ #### [ Amazon Bedrock console ] 1. Ouvrez la console Amazon Bedrock : [https://console.aws.amazon.com/bedrock/home](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home) 1. Dans le volet de navigation, sous **Inférence et évaluation**, sélectionnez **Évaluations**. 1. Dans la fiche **RAG**, vous trouverez un tableau répertoriant les tâches d’évaluation RAG que vous avez déjà créées. ------ #### [ AWS CLI ] Dans le AWS CLI, vous pouvez utiliser la `help` commande pour voir les paramètres requis et quels paramètres sont facultatifs lors de l'utilisation`list-evaluation-jobs`. ``` aws bedrock list-evaluation-jobs help ``` Voici un exemple d’utilisation de `list-evaluation-jobs` et de spécification d’un maximum de 5 tâches à renvoyer. Par défaut, les tâches sont renvoyées par ordre décroissant à partir du moment où elles ont été lancées. ``` aws bedrock list-evaluation-jobs --max-items 5 ``` ------ #### [ SDK for Python ] Les exemples suivants montrent comment utiliser le AWS SDK pour Python afin de rechercher une tâche d'évaluation RAG que vous avez créée précédemment. ``` import boto3 client = boto3.client('bedrock') job_request = client.list_evaluation_jobs(maxResults=20) print (job_request) ``` ------