Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе

Как оценивать качество ответов LLM: подходы и практики

Когда мы запускаем модель в прод, важно понимать, насколько хорошо она отвечает, где ошибается и как улучшить её работу.

Существует несколько подходов к оценке качества ответов модели:

1. Ручная экспертная оценка.
Ответы проверяют эксперты (либо доменные специалисты, либо команда QA) на тестовом датасете запросов. Высокая человеческая точность, можно учитывать контекст задачи. Но дорого, медленно и плохо масштабируется.

2. LLM-as-a-Judge
Оценку ответа делает та же или другая LLM. Быстрый и масштабируемый подход. Но возможны систематические смещения (bias), нужно выборочно валидировать результаты вручную. Примеры фреймворков: RAGAS, Deepeval.

3. Автоматические метрики
Метод сравнения ответа модели с эталонным («ground truth») с помощью алгоритмов. Быстро, объективно, но не отражает «человеческое» восприятие, нужны размеченные датасеты. Примеры метрик: BLEU, ROUGE.

4. Оценка в боевых условиях
Сбор метрик после запуска в продукт. Реальные данные, отражает влияние на бизнес. Но сложно изолировать влияние LLM от других факторов. Метрики: доля исправленных или повторных запросов, CTR и конверсия (если LLM влияет на UX), пользовательские рейтинги (лайк/дизлайк).

Мы рекомендуем комбинировать оценки и использовать следующий пайплайн:

1) Получить обратную связь пользователей в продакшне
Собираем репрезентативный набор запросов: частые кейсы, критические кейсы, граничные условия.

2) Отправить выборку на LLM-as-a-Judge.
Прогоняем тестовый набор и сохраняем все ответы с метаданными. Используем готовые метрики DeepEval и кастомные для оценки каждого ответа. Храним результаты запусков в Langfuse.

3) Отдать на оценку экспертам подозрительные кейсы.
Они подтвердят или скорректируют оценку, найдут случаи, где модель системно ошибается.

4) Проанализировать ошибки и итеративно улучшать модель
Выделяем группы возможных проблем. С начала исправляем критические и массовые ошибки. Затем повторяем запуск на том же датасете для сравнения с прошлой версией.

#александр_опрышко #llm

🔥10👍6❤2

www.tgoop.com/inside_ai_tech/56

1.09K viewsAug 20 at 12:15

Как оценивать качество ответов LLM: подходы и практики

Когда мы запускаем модель в прод, важно понимать, насколько хорошо она отвечает, где ошибается и как улучшить её работу.

Существует несколько подходов к оценке качества ответов модели:

1. Ручная экспертная оценка.
Ответы проверяют эксперты (либо доменные специалисты, либо команда QA) на тестовом датасете запросов. Высокая человеческая точность, можно учитывать контекст задачи. Но дорого, медленно и плохо масштабируется.

2. LLM-as-a-Judge
Оценку ответа делает та же или другая LLM. Быстрый и масштабируемый подход. Но возможны систематические смещения (bias), нужно выборочно валидировать результаты вручную. Примеры фреймворков: RAGAS, Deepeval.

3. Автоматические метрики
Метод сравнения ответа модели с эталонным («ground truth») с помощью алгоритмов. Быстро, объективно, но не отражает «человеческое» восприятие, нужны размеченные датасеты. Примеры метрик: BLEU, ROUGE.

4. Оценка в боевых условиях
Сбор метрик после запуска в продукт. Реальные данные, отражает влияние на бизнес. Но сложно изолировать влияние LLM от других факторов. Метрики: доля исправленных или повторных запросов, CTR и конверсия (если LLM влияет на UX), пользовательские рейтинги (лайк/дизлайк).

Мы рекомендуем комбинировать оценки и использовать следующий пайплайн:

1) Получить обратную связь пользователей в продакшне
Собираем репрезентативный набор запросов: частые кейсы, критические кейсы, граничные условия.

2) Отправить выборку на LLM-as-a-Judge.
Прогоняем тестовый набор и сохраняем все ответы с метаданными. Используем готовые метрики DeepEval и кастомные для оценки каждого ответа. Храним результаты запусков в Langfuse.

3) Отдать на оценку экспертам подозрительные кейсы.
Они подтвердят или скорректируют оценку, найдут случаи, где модель системно ошибается.

4) Проанализировать ошибки и итеративно улучшать модель
Выделяем группы возможных проблем. С начала исправляем критические и массовые ошибки. Затем повторяем запуск на том же датасете для сравнения с прошлой версией.

#александр_опрышко #llm

BY Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе