“哪个版本更好？”
根据相同的示例和标准比较更改，而不是今天看起来最好的输出。
人工智能评估与工程公司
找出你的 AI 在哪里出错。
用于人工智能产品团队交付应用程序、RAG 系统和代理。在 10 个工作日内，建立质量基线、调查故障、测试一项改进并保持可重复的评估。
20 分钟的范围界定对话，如果合适的话可以通过电子邮件安排。
- 10个工作日
- 第一次订婚。一个用例，一个可重复的评估，一个明确的下一步。
- 范围约定
- AI评估、AI SaaS安全审计、工程。
- 你的筹码
- 适合的现有工具。您的团队保留的文物。
评估笔记/001
Rubrex内部系统
流利的答案并不是可靠的答案。
测试人工智能生成的评估标准。
06测试配置文件
03批评镜头
观察到的故障寻找
01通用评分锚点修改
02重叠标准修改
03不支持的特异性修改
7
提示修复从评价结果来看
确定性检查+人工释放门。
语义法学硕士评委：计划中的，不是实时的。
每一次订婚专为交付 AI 应用程序、模型和代理工作流程的团队而构建。
- 书面范围和报价在任何工作开始之前达成一致。
- 商定的数据条款访问、工具和保留都是预先确定的。
- 可检查结果商定的标准、读数和记录的交接。
- 资深团队Close to the work and accountable for it.
01问题
更好的演示并不能证明系统更好。
如果您的团队无法解释发生了什么变化，则新的提示或模型是另一种猜测。
“为什么我们的代理失败了？”
将错误答案与检索失误、工具错误和不完整的任务分开。知道首先要解决什么问题。
“我们可以发布这个吗？”
把真正的失败变成回归案例。在下一个版本发布之前明确质量标准。
02从这里开始
十天。您可以使用的优质酒吧。
Rubrex AI 可靠性冲刺。一个优先用例、可重复的评估和明确的下一步。
一个用例。10个工作日·重点评估
为人工智能产品团队和工程领导者提供工作系统、真实示例和值得解决的质量问题。
请求评估电话范围和定价在启动前商定。一旦访问和输入准备就绪就开始。
我们需要你做什么
一名技术负责人，访问系统和代表性数据，两次工作会议，及时反馈。
工作以及您保留的东西
- 01
定义质量栏
成功标准、锚定标题和代表性评估集。
- 02
建立基线
可重复的程序或轻量级安全带，加上第一次评估运行。
- 03
查找并测试修复
失败分类，一项有针对性的改进实验，然后重新运行。
- 04
做出下一步决定
您的评估工件、执行读数和优先的 30 天计划。
重点范围
不是完整的产品构建、无限的标签、持续的监控或全面的安全审核。其他用例和实施的范围是单独的。
03作品选
方法，实践。
我们可以解释并支持的工作。
我们团队构建的内部系统和产品，有清晰的标签。
评估内部/说明性示例
从不受支持的答案到可测试的下一个更改。
检查支持助理示例：策略、答案、发现和建议的重新测试。在我们讨论之前请先查看报告格式。
6简介×3评论家镜头→7提示修复
✓ 每次运行的结构验证
✓ 发布前人工审核
○ 语义判断仍在计划中
02 / Rubrex团队打造的AI产品
ResumizeAI
04超越评价
也需要构建系统吗？
AI SaaS安全审计
测试边界。追踪数据。
对产品的安全性、数据处理和人工智能工作流程采用相同的评估规则。
检查访问和操作
评估提示注入、代理权限、应用程序安全性以及一个客户是否可以访问另一个客户的数据。
关注客户数据
根据现有证据审查提供商设置、培训用途声明、保留、删除和第三方共享。
评估产品
测试检索、数据准确性和输出质量。获取优先发现的结果、建议的修复方案和商定的重新测试。
05你和谁一起工作
评估深度。工程跟进。
拥有AI训练评估、产品研发、生产基础设施经验的资深团队。探索该专业知识背后的工作。
评估和人工审核
定义有用的示例、锚定评分标准和审查门。在选择下一个更改之前调查失败。
您可以检查的工作
检查内部案例研究 我们的内部评估：6 个配置文件、3 个评论家镜头、7 个提示修复。
人工智能产品工程
围绕模型构建工作流程：结构化生成、编辑、文档交付、代理工具和评估门。
您可以检查的工作
探索我们的工程工作 ResumizeAI，Rubrex团队打造的端到端人工智能产品。
生产系统和交接
将产品和基础设施经验带入范围实施。在可行的情况下在现有堆栈中工作并记录团队保留的内容。
您可以检查的工作
查看 Sprint 可交付成果 在每个 Sprint 中定义可交付成果、工作会议和记录的交接。
06一些有用的答案
在我们说话之前。
您能评估我们的AI SaaS的安全性和数据处理吗？
是的。我们的 AI SaaS 安全审计范围涵盖应用程序访问、模型和代理边界、客户数据处理以及相关产品评估。安全工作与可靠性冲刺是分开的；范围指定测试、访问和可交付成果。
我们需要训练自己的模型吗？
不。冲刺可以评估基于模型 API、检索系统、微调模型或工具使用代理构建的应用程序。我们从一个工作用例和您需要衡量的行为开始。
我们已经使用了评估平台。你能用它吗？
是的。平台可以运行实验并收集痕迹；你的团队仍然需要有用的例子、评分标准、校准判断以及调查失败的人。我们可以在您现有的堆栈中合适的地方完成这项工作。
如果我们已经有了一个标题并且需要运行评估怎么办？
我们可以根据现有的标准来确定托管执行的范围，包括适当的输出分级或偏好比较。数量、审核要求、节奏和定价另行商定。
冲刺会让我们的系统做好生产准备吗？
冲刺建立基线，测试一项改进，并留下可重复的评估和计划。它不是生产准备就绪或完整安全评估的保证。实施可以通过单独范围的试点进行。
你们如何处理我们的数据？
在工作开始之前，我们同意需要哪些数据、谁可以访问这些数据、哪些工具可以处理这些数据以及保留和删除条款。请勿通过此联系表单发送敏感数据集、凭据或客户记录。
我们可以从工程开始吗？
是的，当工作流程和验收标准明确时。生产人工智能试点涵盖一个定义的工作流程；嵌入式工程吊舱用于持续交付。您不必先购买评估冲刺。
研究和现场笔记
一个值得研究的方法。
如何在发布之前评估 LLM 申请
定义成功，选择例子，并调查失败的原因。
正确答案仍然可以引用错误的证据
将答案质量与引文支持和忠实度分开。
测试代理，而不仅仅是它的最终答案
检查重复运行的结果、工具和一致性。
07开始对话
开始于
范围界定调用。
告诉我们您正在构建什么以及您需要做出的决定。如果合适，我们会向您发送电子邮件，安排 20 分钟的范围界定电话会议。第一次对话不需要系统访问权限。
我们将讨论什么
evals@rubrex.ai - 您的用例和您遇到的问题。
- 您拥有的证据以及首先要测试的内容。
- Sprint、审计或工程项目是否合适。
接下来会发生什么
- 我们会审核您的请求以及是否可以提供帮助。
- 如果合适，我们会通过电子邮件与您商定通话时间。
- 任何工作开始之前的书面范围和报价。