AI 평가 참여는 무엇을 제공해야 합니까?

점수만큼 중요한 것은 측정과정

현재 평가 도구는 오프라인 실험과 온라인 모니터링을 구별합니다. 최근의 신뢰성 연구에서는 또한 집계된 작업 성공 이상의 차원을 주장합니다. 이는 구매자가 범위 논의에 참여하는 데 유용한 질문이지만, 상업적 계약을 정의하거나 공급자의 품질을 인증하지는 않습니다.

증거: LangSmith 평가 [1]AI 에이전트 신뢰성의 과학을 향하여 [2]

하나의 결정과 제한된 사용 사례로 시작

Rubrex는 시스템, 사용자 작업, 배포 단계, 사용 가능한 데이터 및 의사 결정 소유자를 지정할 것을 권장합니다. 작업이 평가 구축, 기존 루브릭 실행, 실패 패턴 조사 또는 수정 구현인지 결정합니다. 이는 입력과 결과물이 서로 다른 관련 서비스입니다.

제외되는 내용에 동의합니다. 집중 평가는 자동으로 전체 보안 감사, 무제한 레이블 지정 프로그램 또는 생산 구현이 아닙니다. 프로젝트 데이터를 제공하기 전에 액세스, 도구, 보존 및 검토 책임을 명확히 합니다. 초기 문의 양식에서 민감한 데이터세트를 제외하세요.

검사 가능한 유물을 요청하세요

유용한 데이터 세트에는 출처, 예상 동작, 검토 상태 및 의미 있는 조각이 포함됩니다. 채점 사양은 정확한 점검, 루브릭, 채점 및 보정을 설명합니다. 기준 기록에는 구성, 개별 출력, 실패 및 실행을 재현하는 데 필요한 가정이 포함됩니다.

실패 분석은 모든 설명을 입증된 원인으로 제시하기보다는 관찰 내용을 제안된 조사와 연결해야 합니다. 개선 실험이 포함된 경우 구성 변경, 재실행, 회귀 분석 또는 결론이 나지 않은 결과에 대한 논의가 필요합니다.

예시: 향상 주장이 없는 유용한 결과

한 팀은 관찰된 대부분의 실패가 세대 품질보다는 누락된 증거에서 비롯된다는 사실을 발견했습니다. 평가에서는 아직 정확도 향상이 입증되지 않았지만 테스트 가능한 검색 개입과 이를 측정하는 데 필요한 사례가 확인되었습니다. 범위가 진단 및 기준선 생성인 경우 이는 유용한 참여 결과가 될 수 있습니다.

보고서는 프롬프트 편집 또는 검토된 사례의 수를 주장된 개선율로 변환해서는 안 됩니다. 어떤 결과가 어떤 샘플에서, 어떤 기준선에 대해 측정되었는지, 어떤 불확실성이 남아 있는지 물어보십시오.

Rubrex가 시작 참여 범위를 지정하는 방법

Rubrex AI Reliability Sprint는 액세스 및 입력이 준비된 후 영업일 기준 10일 동안 한 가지 우선 사용 사례를 다룹니다. 범위에는 품질 기준, 기준, 실패 분석, 하나의 목표 개선 실험 및 문서화된 전달이 포함됩니다. 가격 책정과 추가 실행 또는 엔지니어링 작업은 서면 범위 내에서 합의됩니다.

기술 소유자, 대표 사례, 시스템 액세스 권한 및 작업 세션 시간을 가져옵니다. 유용한 다음 대화는 팀이 내려야 하는 결정과 현재 누락된 증거에 관한 것입니다.

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