Évaluation, fiabilité et citations des systèmes d’IA

L'évaluation AI convertit une exigence vague telle que la précision en une spécification testable couvrant la qualité des tâches, la récupération, les preuves, la sécurité, la latence, le coût, la robustesse et les modes de défaillance opérationnelle.

Matchpoint se rapproche du AI en tant que capacité opérationnelle avec des propriétaires responsables, des portes de décision explicites, des critères d'acceptation mesurables, une architecture documentée et un chemin pratique de la découverte à la production.

L'évaluation commence par définir ce que signifie un bon résultat pour la tâche et l'utilisateur. Nous construisons une taxonomie de cas normaux, difficiles, ambigus, incomplets et contradictoires, puis spécifions le résultat attendu, les preuves, l'escalade et le comportement de refus pour chaque classe.

Le harnais d'évaluation peut couvrir le rappel, la précision, la pertinence, le fondement, l'exactitude des citations, la validité des sorties structurées, la robustesse, la latence, le coût et l'achèvement du flux de travail. La récupération, la génération, les outils et l'orchestration sont mesurés séparément lorsque cela permet d'isoler la source de l'échec.

Un ensemble d’or représentatif prend en charge la régression des versions ; les traces de production échantillonnées révèlent un changement de distribution et de nouveaux modes de défaillance. Les résultats sont comparés aux invites, à la récupération, aux modèles, aux outils et aux politiques afin que l'équipe puisse expliquer ce qui a changé et décider si une version atteint son seuil d'acceptation.