AI 제품 구축 또는 구매: 증거 우선 체크리스트

구매가 달성해야 할 목표를 정의하세요.

제품을 평가하기 전에 시스템 사용자, 시스템이 처리하는 작업, 올바른 결과를 뒷받침하는 증거, 필요한 통합 등 간단한 승인 계약을 작성하십시오. 필수 요구 사항과 바람직한 편의를 분리하세요. 우리는 벤더에게 대표적인 합성 사례를 제공하고 동일한 루브릭을 내부 프로토타입에 적용하는 것을 권장합니다. 세련된 인터페이스는 취약한 결과를 숨길 수 있는 반면, 대략적인 프로토타입은 이를 신뢰할 수 있게 만드는 데 필요한 운영 작업을 숨길 수 있습니다.

증거물 및 운영통제점검

모델 변경, 데이터 대상, 액세스 제어, 오류 처리 및 사용 가능한 내보내기에 대한 구체적인 정보를 요청합니다. 행동 변화가 있을 때 고객에게 어떻게 알리고 사건이 어떻게 조사되는지 물어보십시오. NIST의 자발적 AI 위험 프레임워크는 공급업체 인증이 아닌 광범위한 구성 참조를 제공합니다. 관련 우려사항을 귀하의 신청서에 맞는 증거 요청으로 변환하세요. 공급업체나 내부 팀이 이미 문제를 해결했다고 가정하기보다는 누락된 답변을 알 수 없음으로 표시하세요.

증거: NIST AI 위험 관리 프레임워크 [1]

총 운영 노력 비교

두 옵션 모두에 반복 검토 및 유지 관리 작업을 포함합니다. 내부 시스템에는 평가, 공급자 변경, 모니터링 및 지원을 담당할 사람이 필요합니다. 구입한 시스템에는 여전히 통합, 구성 및 사람의 수정이 필요할 수 있습니다. 아래 스코어카드는 보편적인 기준이 아닌 비교 가능한 측정값을 제안합니다. 공유 관찰 기간 및 작업 분배를 사용하십시오. 일회성 구현 노력을 반복 비용과 분리하여 낮은 초기 가격이 수명이 긴 제품에 대한 결정을 좌우하지 않도록 하세요.

엑시트 실행 및 운동 변경

소규모 합성 데이터 세트를 내보내고, 대표 워크플로를 대체 작업으로 이동하고, 전송할 수 없는 내용을 문서화하세요. 소스 문서 또는 모델 구성이 변경된 후 시스템이 어떻게 작동하는지 테스트합니다. 이러한 연습에서는 기능 체크리스트에서 누락된 종속성을 노출합니다. 어떤 제약 조건이 허용되는지, 누가 소유하는지 결정하세요. 사용법, 위험 또는 제품 요구 사항이 변경되면 결정을 다시 검토하십시오. 초기 파일럿을 위한 최선의 선택은 규모에 따른 최상의 운영 모델과 다를 수 있습니다.

LLM 평가 프레임워크 또는 도구 선택

AI 평가 도구를 비교할 때 각 후보자에게 검토된 동일한 소규모 데이터 세트를 실행하도록 요청하세요. 명확한 통과, 명확한 실패, 모호한 사례 및 실패한 요청을 포함합니다. 엔지니어가 모든 결과 뒤에 있는 입력, 채점 규칙, 채점자 버전 및 원시 출력을 검사할 수 있는지 확인하세요. 세련된 요약은 근본적인 결정을 조사할 수 있는 경우에만 유용합니다.

LLM 평가 프레임워크는 사례를 실행하고 점수를 수집하는 기계입니다. 귀하의 팀은 여전히 ​​품질 기준을 소유하고 있습니다. Rubrex의 선택 연습에서는 데이터세트와 결과를 내보내고, 사례 하나를 다시 실행하고, 루브릭을 변경하고, 점수 변경을 설명합니다. 설정 노력, 액세스 제어, 보존, 검토 워크플로우 및 반복 실행 비용을 비교하십시오. 팀이 합의한 품질 기준을 갖기 전에 도구를 전환하는 것보다 기존 스택에 맞는 프레임워크가 더 나을 수 있습니다.

일반적인 질문