AI 評価、信頼性、引用システム

AI 評価は、精度などのあいまいな要件を、タスクの品質、取得、証拠、安全性、遅延、コスト、堅牢性、および動作障害モードをカバーするテスト可能な仕様に変換します。

Matchpoint は、説明責任のある所有者、明示的な意思決定ゲート、測定可能な受け入れ基準、文書化されたアーキテクチャ、および検出から本番までの実際的なパスを備えた運用機能として AI に近づきます。

評価は、タスクとユーザーにとって良好な結果が何を意味するかを定義することから始まります。通常のケース、困難なケース、あいまいなケース、不完全なケース、敵対的なケースの分類を構築し、クラスごとに予想される出力、証拠、エスカレーション、拒否行動を指定します。

評価ハーネスは、再現率、精度、関連性、根拠性、引用の正確性、構造化された出力の妥当性、堅牢性、待ち時間、コスト、およびワークフローの完了をカバーできます。取得、生成、ツール、オーケストレーションは個別に測定され、障害の原因を特定するのに役立ちます。

代表的なゴールド セットはリリース回帰をサポートしています。サンプリングされた生産トレースにより、分布の変化と新しい故障モードが明らかになります。結果はプロンプト、取得、モデル、ツール、ポリシーに対してバージョン管理されるため、チームは何が変更されたのかを説明し、リリースが受け入れしきい値を満たしているかどうかを判断できます。