人工智能评估、可靠性和引文系统

高风险 AI 的评估系统，其中答案、证据、不确定性和失败行为必须可见。

图片·AI 评估、可靠性和引文系统

概述

AI评估将准确性等模糊要求转换为可测试的规范，涵盖任务质量、检索、证据、安全性、延迟、成本、稳健性和操作故障模式。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力，具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

评估首先要定义良好的结果对任务和用户意味着什么。我们建立了正常、困难、模糊、不完整和对抗性案例的分类，然后指定每个类别的预期输出、证据、升级和拒绝行为。

评估工具可以涵盖召回率、精确度、相关性、基础性、引用准确性、结构化输出有效性、稳健性、延迟、成本和工作流程完成度。检索、生成、工具和编排是单独测量的，这有助于隔离故障源。

代表性的黄金套装支持发布回归；抽样生产轨迹揭示了分布变化和新的故障模式。结果根据提示、检索、模型、工具和策略进行版本控制，以便团队可以解释更改的内容并决定版本是否满足其接受阈值。

战略与执行

我们如何提供 AI 评估、可靠性和引用系统

问题，已解答

它应该代表真实的用户任务、困难和模糊的情况、缺失的信息、相互矛盾的证据、长上下文输入、预期的拒绝或升级行为以及生产中看到的分布。

引用可以让用户和审阅者检查答案背后的证据。他们还针对来源相关性、覆盖范围和可信度创建可衡量的测试。

有关的

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