PORTcore · Контрольная проверка ИИ-ассистента перед запуском

Контрольная проверка ИИ-ассистента перед запуском

Помогаем понять, на каких рабочих вопросах ассистент полезен, где ошибается и можно ли выпускать новую версию без ухудшения важных сценариев.

Тестирование качества LLM и ИИ-ассистентов — иллюстрация подхода к решению задачи, portcore.ru — Одинаковый набор рабочих сценариев позволяет сравнивать ответы версий ассистента и разбирать конкретные ошибки.

Один ассистент, один вопрос о готовности

Оффер подходит, когда прототип уже отвечает, но у владельца процесса нет оснований решить, можно ли передавать ему реальные обращения. Выбираем критический сценарий и согласуем признаки приемлемого ответа. Проверка общей эрудиции модели в этот объём не входит.

Из чего складывается контрольная серия

Вы предоставляете примеры рабочих вопросов и ожидаемое поведение. Дополняем их пограничными случаями: отсутствующим источником, неоднозначностью и попыткой выйти за рамки задачи. Сохраняем запрос, версию настроек и полученный ответ, чтобы замечание можно было воспроизвести.

Как использовать результат

Передаём исходный прогон, перечень ошибок и рекомендации по следующему изменению. Если согласовано сравнение двух версий, проверяем их на одном наборе. Процент успешных ответов имеет смысл только вместе с составом выборки и ценой ошибки; обещание безошибочной работы не является результатом такого пилота.

До начала проверки

Понадобятся тестовый доступ, описание ограничений ассистента и специалист со стороны бизнеса для разбора ответов. Определим, какие сведения допустимо включать в примеры. Работа завершается передачей набора и разбором результатов; исправление самого ассистента можно оценить отдельным этапом.

Обсудить первый этап

Расскажите о текущем процессе, используемых системах и нужном результате. Для начала подойдёт краткое описание — уточняющие вопросы разберём вместе.

PORTcore · От задачи к решению

Выбирайте развитие ассистента по проверенным примерам