Overzicht
AI-evaluatie zet een vage vereiste, zoals nauwkeurigheid, om in een testbare specificatie die taakkwaliteit, ophaalmogelijkheden, bewijsmateriaal, veiligheid, latentie, kosten, robuustheid en operationele faalmodi omvat.
Matchpoint benadert AI als een operationele capaciteit met verantwoordelijke eigenaren, expliciete beslissingspoorten, meetbare acceptatiecriteria, gedocumenteerde architectuur en een praktisch pad van ontdekking tot productie.
Evaluatie begint met het definiëren van wat een goed resultaat betekent voor de taak en de gebruiker. We bouwen een taxonomie op van normale, moeilijke, dubbelzinnige, onvolledige en vijandige gevallen en specificeren vervolgens de verwachte output, bewijsmateriaal, escalatie en weigeringsgedrag voor elke klasse.
Het evaluatieharnas kan betrekking hebben op herinnering, precisie, relevantie, gegrondheid, citatienauwkeurigheid, gestructureerde outputvaliditeit, robuustheid, latentie, kosten en voltooiing van de workflow. Ophalen, genereren, tools en orkestratie worden afzonderlijk gemeten, waarbij dit helpt de bron van mislukking te isoleren.
Een representatieve gouden set ondersteunt release-regressie; bemonsterde productiesporen onthullen distributiewijzigingen en nieuwe faalwijzen. De resultaten worden geversieerd op basis van prompts, opvragingen, modellen, tools en beleid, zodat het team kan uitleggen wat er is veranderd en kan beslissen of een release aan de acceptatiedrempel voldoet.