Sistemas de avaliação, confiabilidade e citação AI

A avaliação AI converte um requisito vago, como precisão, em uma especificação testável que abrange qualidade de tarefa, recuperação, evidência, segurança, latência, custo, robustez e modos de falha operacional.

Matchpoint aborda AI como uma capacidade operacional com proprietários responsáveis, portas de decisão explícitas, critérios de aceitação mensuráveis, arquitetura documentada e um caminho prático da descoberta à produção.

A avaliação começa definindo o que um bom resultado significa para a tarefa e para o usuário. Construímos uma taxonomia de casos normais, difíceis, ambíguos, incompletos e contraditórios e, em seguida, especificamos resultados esperados, evidências, escalada e comportamento de recusa para cada classe.

O equipamento de avaliação pode abranger recall, precisão, relevância, fundamentação, precisão de citação, validade de saída estruturada, robustez, latência, custo e conclusão do fluxo de trabalho. Recuperação, geração, ferramentas e orquestração são medidas separadamente, onde isso ajuda a isolar a origem da falha.

Um conjunto representativo de ouro suporta a regressão de lançamento; amostras de traços de produção revelam mudanças na distribuição e novos modos de falha. Os resultados são versionados de acordo com prompts, recuperação, modelos, ferramentas e políticas para que a equipe possa explicar o que mudou e decidir se uma versão atende ao seu limite de aceitação.