「どのバージョンが良いですか?」
現在最も優れていると思われる出力ではなく、同じ例と基準に対して変更を比較します。
AI評価・エンジニアリング会社
AIがどこで失敗するかを明らかに。
アプリケーション、RAG システム、エージェントを出荷する AI 製品チーム向け。 10 営業日以内に、品質ベースラインを確立し、障害を調査し、1 つの改善点をテストし、反復可能な評価を維持します。
20 分間のスコープに関する会話。条件が合えば電子メールで手配されます。
- 10営業日
- 最初の交戦。 1 つのユースケース、反復可能な評価、明確な次のステップ。
- 範囲指定されたエンゲージメント
- AI 評価、AI SaaS セキュリティ監査、およびエンジニアリング。
- あなたのスタック
- 既存のツールを適切な場所に配置。チームが保管するアーティファクト。
評価ノート / 001
Rubrex 内部システム
流暢な答えは信頼できる答えではありません。
AI が生成した評価ルーブリックをテストします。
06テストプロファイル
03批評家のレンズ
観察された障害発見
01一般的なスコアリングアンカー修正
02重複する基準修正
03サポートされていない特異性修正
7
プロンプト修正評価結果より
決定論的チェック + 人間による解放ゲート。
セマンティック LLM ジャッジ: 計画されており、ライブではありません。
あらゆるエンゲージメントAI アプリケーション、モデル、エージェント ワークフローを出荷するチーム向けに構築されています。
- 記載範囲と引用作業を開始する前に同意します。
- 合意されたデータ条件アクセス、ツール、保持は事前に設定されています。
- 検査可能な結果合意された基準、読み上げ、および文書化された引き継ぎ。
- シニアチーム仕事に取り組み、責任を負います。
01問題
より優れたデモは、より優れたシステムの証拠ではありません。
チームが何が変わったのか説明できない場合は、新しいプロンプトまたはモデルが考えられます。
「なぜ私たちのエージェントは失敗したのですか?」
悪い回答を、取得ミス、ツールエラー、不完全なタスクから分離します。最初に何を修正すべきかを知ってください。
「これを解放してもいいですか？」
実際の失敗を回帰ケースに変えます。次のリリースまでに品質基準を明示します。
02ここから始めてください
10日。安心してお使いいただける上質なバーです。
Rubrex AI 信頼性スプリント。 1 つの優先ユースケース、反復可能な評価、および明確な次のステップ。
1 つの使用例。10 営業日 · 集中的な評価
動作するシステム、実際の例、解決する価値のある品質問題を持つ AI 製品チームとエンジニアリング リーダー向け。
評価コールをリクエストする範囲と価格はキックオフ前に合意されました。アクセスと入力の準備が完了すると開始します。
私たちがあなたに求めているもの
1 人の技術所有者、システムと代表データへのアクセス、2 つの作業セッション、およびタイムリーなフィードバック。
仕事、そしてあなたが保管しているもの
- 01
品質バーを定義する
成功基準、アンカー付きルーブリック、および代表的な評価セット。
- 02
ベースラインを確立する
反復可能な手順または軽量ハーネス、および最初の評価実行。
- 03
修正を見つけてテストする
失敗分類、1 つの対象を絞った改善実験、および再実行。
- 04
次の決断を下す
評価成果物、エグゼクティブ リードアウト、および優先順位付けされた 30 日間の計画。
焦点を絞ったスコープ
完全な製品ビルド、無制限のラベル付け、継続的な監視、または包括的なセキュリティ監査ではありません。追加のユースケースと実装については、個別に説明します。
03選ばれた作品
実際の方法。
私たちが説明し、支持できる仕事。
当社チームによって構築された内部システムと製品。明確にラベルが付けられています。
評価内容・サンプル例
サポートされていない回答から、テスト可能な次の変更へ。
サポート アシスタントの例: ポリシー、回答、調査結果、および提案された再テストを検査します。説明する前に、レポートの形式を確認してください。
01 / Rubrex社内事例紹介
評価ジェネレーターを評価しています。
生成されたルーブリックは信頼できるように見えても、スコアを付けることは不可能です。私たちは質の高い契約を構築し、代表的なケースをテストし、失敗を迅速な変更に変えました。
ケーススタディを読む6プロフィール×3批評家のレンズ→7プロンプト修正
✓ 実行ごとの構造検証
✓ リリース前の人間によるレビュー
○ セマンティック ジャッジは引き続き計画されています
02 / Rubrex チームによって構築された AI 製品
ResumizeAI
構造化された生成、編集、ドキュメント配信、エージェント ツール、評価ゲートにわたる AI 求人応募ワークフロー。
ユーザーのワークフローからリリースプロセスまでエンドツーエンドで構築されています。
製品のウォークスルーをリクエストする04評価を超えて
システムも構築する必要がありますか?
当社のシニア エンジニアリング チームは、エージェント ワークフローと運用ソフトウェアを構築しています。スコープ指定されたパイロットまたは組み込みポッドが、実装から引き継ぎまでの作業の所有権を取得します。
エンジニアリング業務を探索する 範囲を限定した実稼働パイロット · 進行中のエンジニアリング ポッドAI SaaS セキュリティ監査
境界をテストします。データを追跡します。
同じ評価規律を製品のセキュリティ、データ処理、AI ワークフローに導入します。
アクセスとアクションを確認する
プロンプト インジェクション、エージェントの権限、アプリケーションのセキュリティ、およびある顧客が別の顧客のデータにアクセスできるかどうかを評価します。
顧客データを追跡する
入手可能な証拠と照らし合わせて、プロバイダーの設定、トレーニング使用の申し立て、保持、削除、およびサードパーティの共有を確認します。
製品を評価する
取得、データの精度、出力品質をテストします。優先順位付けされた調査結果、提案された修正、合意された再テストを取得します。
05一緒に働く人
評価の深さ。エンジニアリングのフォロースルー。
AI のトレーニングと評価、製品開発、生産インフラストラクチャの経験を持つ上級チーム。その専門知識の背後にある取り組みを探ってください。
評価と人間によるレビュー
有用な例、アンカーされたスコアリング基準、およびレビューゲートを定義します。次の変更を選択する前に、障害を調査してください。
閲覧できる作品
内部ケーススタディを調査する 当社の内部ルーブリック評価: 6 つのプロファイル、3 つの批評家レンズ、7 つの迅速な修正。
AIプロダクトエンジニアリング
構造化された生成、編集、ドキュメント配信、エージェント ツール、評価ゲートなど、モデルを中心としたワークフローを構築します。
閲覧できる作品
当社のエンジニアリング業務を詳しく見る ResumizeAI、Rubrex チームによって構築されたエンドツーエンドの AI 製品。
実稼働システムとハンドオフ
製品とインフラストラクチャの経験を範囲限定の実装にもたらします。実用的な場合は既存のスタックで作業し、チームが保持しているものを文書化します。
閲覧できる作品
スプリントの成果物を参照してください。 すべてのスプリントで定義された成果物、作業セッション、および文書化された引き継ぎ。
06いくつかの役立つ回答
話をする前に。
弊社の AI SaaS のセキュリティとデータ処理を評価していただけますか?
はい。当社は、アプリケーション アクセス、モデルとエージェントの境界、顧客データの処理、関連する製品の評価を含む AI SaaS セキュリティ監査を対象としています。セキュリティ作業は信頼性スプリントとは別のものです。スコープはテスト、アクセス、成果物を指定します。
独自のモデルをトレーニングする必要がありますか?
いいえ。スプリントは、モデル API、検索システム、微調整されたモデル、またはツールを使用するエージェント上に構築されたアプリケーションを評価できます。まず、実用的なユースケースと測定する必要がある動作から始めます。
すでに評価プラットフォームを使用しています。それを使って作業できますか?
はい。プラットフォームは実験を実行し、トレースを収集できます。あなたのチームには、役立つ例、採点基準、調整された判断力、そして失敗を調査する人がまだ必要です。その作業は、既存のスタック内で適切に行うことができます。
ルーブリックがすでにあり、評価を実行する必要がある場合はどうすればよいでしょうか?
必要に応じて、出力のグレーディングや好みの比較など、既存のルーブリックに対して管理された実行の範囲を設定できます。量、レビュー要件、頻度、価格については、別途合意されます。
スプリントによってシステムは本番環境に対応できるようになりますか?
スプリントはベースラインを確立し、1 つの改善点をテストし、再現可能な評価と計画を残します。これは、本番環境の準備や完全なセキュリティ評価を保証するものではありません。実装は、個別に範囲を定めたパイロットを通じて行うことができます。
データはどのように扱われますか?
作業を開始する前に、どのようなデータが必要か、誰がデータにアクセスできるか、どのツールで処理できるか、および保持条件と削除条件について合意します。このお問い合わせフォームを通じて、機密データセット、資格情報、または顧客記録を送信しないでください。
代わりにエンジニアリングから始めてもいいですか?
はい、ワークストリームと受け入れ基準が明確な場合。 Production AI Pilot は、1 つの定義されたワークフローをカバーします。組み込みエンジニアリング ポッドは継続的な配信を目的としています。最初に評価スプリントを購入する必要はありません。
研究とフィールドノート
検討する価値のある方法。
リリース前に LLM アプリケーションを評価する方法
成功を定義し、例を選択し、何が失敗したかを調査します。
正しい答えでも間違った証拠を引用する可能性があります
回答の質を引用のサポートや忠実性から分離します。
最終的な答えだけでなく、エージェントをテストする
繰り返し実行された結果、ツール、一貫性を検査します。
07会話を始めてください
から始めてください
スコープ呼び出し。
あなたが構築しているものと、下す必要がある決定について教えてください。適合する場合は、20 分間の範囲確認の電話を手配するようメールでお知らせします。この最初の会話にはシステム アクセスは必要ありません。
これから話す内容
evals@rubrex.ai - ユースケースと発生している問題。
- 持っている証拠と最初に何をテストするか。
- スプリント、監査、またはエンジニアリングの取り組みが適合するかどうか。
次に何が起こるか
- お客様のリクエストを検討し、お手伝いできるかどうかを検討します。
- ご都合が合えば、メールで通話時間について合意させていただきます。
- 作業を開始する前に書面で作成した範囲と見積もり。