LLM アプリケーションのテスト
生成された回答、抽出、分類をタスク固有の基準と比較します。形式だけでなく意味も確認してください。
AI&LLM評価サービス
AI と LLM の評価。検査できる証拠。
LLM アプリケーション、RAG システム、ツール使用エージェント向けの AI 評価サービス。私たちは代表的なケースをテストし、失敗を調査し、明確な次の決定を伴う再現可能な評価をチームに渡します。
01私たちが評価するもの
ユーザーが体験するシステムをテストします。
RAG評価
不足している証拠、無関係な検索、裏付けのない主張、古い情報源を分離します。答えとその背後にある証拠を評価します。
AIエージェントの評価
タスクの完了、ツールの引数、状態の変化、再試行、および会話全体の動作を検査します。
02メソッド
定義します。測定。調査する。繰り返す。
有用な評価は、チームが下す必要がある決定から始まります。
品質バーを定義する
タスク、代表的な例、採点ルーブリック、重要な失敗について同意します。採点する前に曖昧な要件を可視化します。
ベースラインを確立する
記録された構成、出力、および採点の決定を使用して、反復可能な評価を実行します。重要な障害スライスを表示しておきます。
調査して引き渡す
調査結果をテスト可能な次の変更に結び付けます。チームが継続するために必要な成果物、情報、指示を提供します。
03焦点を絞った出発点
1 つの使用例。 10営業日。
AI 信頼性スプリントには、ベースライン、障害分析、1 つの対象を絞った改善実験、および文書化された引き継ぎが含まれます。範囲と見積もりは作業を開始する前に合意されます。
スプリントの成果物を参照してください。04証拠と有益な読書
このメソッドがどのように機能するかを確認してください。
当社の社内ルーブリック ジェネレーターのケース スタディには、6 つの代表的なプロファイル、3 つの批評家レンズ、および 7 つの迅速な修正が文書化されています。その方法を示します。外部クライアントの結果や測定された精度の向上を主張するものではありません。
社内事例を読む05始める前に
役立つ回答がいくつかあります。
AI 評価サービスのスコープを設定するには何が必要ですか?
1 つのユーザー タスク、下す必要のある決定、代表的な例、および重要な失敗から始めます。私たちは、作業を開始する前に、システム境界、アクセス、データ処理要件、レビュープロセス、および成果物について合意します。機密性の高い例は、合意されたプロセスを通じてのみ共有してください。
私たちのチームは何を受け取りますか?
合意されたハンドオフには、バージョン管理されたケース セット、スコアリング ルーブリック、ベースライン出力、障害分析、および再実行指示が含まれる場合があります。発見を次の実験に結びつけ、未解決の疑問を記録します。信頼性スプリントには、合意された範囲内で、対象を絞った改善実験が 1 つ含まれています。
当社の既存の評価プラットフォームを使用できますか?
はい、合意された作業に適合する場合に限ります。プラットフォームがすでに導入されている場合でも、例、スコア基準、キャリブレーション、および障害調査は依然として重要です。
既存のルーブリックを実行できますか?
既存のルーブリックに対して管理評価のスコープを設定できます。量、レビュー要件、頻度、価格については、別途合意されます。
評価は実稼働の準備を保証しますか?
いいえ、これは限定された決定の証拠を提供します。完全な実装、継続的な監視、または包括的なセキュリティ評価には、別の範囲が必要です。
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。