构建或购买人工智能产品：证据优先清单

定义购买必须实现的目标

在评估产品之前写一份简短的验收合同：谁使用该系统，它处理哪些任务，哪些证据支持正确的结果，以及哪些集成是必要的。将强制性要求与理想的便利性分开。我们的建议是为供应商提供具有代表性的综合示例，并将相同的标准应用于内部原型。精美的界面可以隐藏较弱的结果，而粗糙的原型可以隐藏使其可靠所需的操作工作。

检查证据和操作控制

请求有关模型更改、数据目标、访问控制、故障处理和可用导出的具体信息。询问当行为发生变化时如何通知客户以及如何调查事件。 NIST 的自愿人工智能风险框架提供了广泛的组织参考，而不是供应商认证。将相关问题转化为适合您申请的证据请求。将缺少的答案标记为未知，而不是假设供应商或内部团队已经解决了问题。

证据： NIST 人工智能风险管理框架 [1]

比较总运营工作量

在两个选项中都包括定期审查和维护工作。内部系统需要有人负责评估、提供商变更、监控和支持。购买的系统可能仍然需要集成、配置和人工修正。下面的记分卡提出了可比较的衡量标准，而不是通用阈值。使用共享的观察期和任务分配。将一次性实施工作与经常性成本分开，这样低的入门价格就不会主导有关长期产品的决策。

运行退出和更改练习

导出小型综合数据集，将代表性工作流程移至替代品，并记录无法转移的内容。测试源文档或模型配置更改后系统的行为方式。这些练习揭示了功能清单遗漏的依赖关系。决定哪些约束是可以接受的以及谁拥有它们。当使用、风险或产品要求发生变化时重新考虑决策；早期试点的最佳选择可能不同于大规模的最佳运营模式。

选择LLM评估框架或工具

在比较人工智能评估工具时，要求每个候选人运行相同的经过审查的小型数据集。包括明确的通过、明确的失败、不明确的情况和失败的请求。检查工程师是否可以检查每个结果背后的输入、评分规则、评分器版本和原始输出。仅当可以调查基本决策时，完善的摘要才有用。

LLM评估框架是运行案例和收集分数的机制；您的团队仍然拥有质量标准。对于 Rubrex 的选择练习，导出数据集和结果，重新运行一个案例，更改评分标准，并解释分数变化。比较设置工作、访问控制、保留、审核工作流程以及重复运行的成本。在团队达成一致的质量标准之前，适合现有堆栈的框架可能比切换工具更好。

常见问题