タスク先行の評価器セットアップ
ラベル付きデータセットから始めるのではなく、ワークフロー、成功基準、ドキュメント、少数の例から評価器を構築します。
Argmin AIは、AI機能をリリースする前に、変更後も十分に機能しているかを確認する必要があるチーム向けのAI評価製品です。このページでは、ワークフロー、ルール、ドキュメント、少数の例を、MLチームや独自の評価コードなしで評価に変換する方法として紹介しています。
この製品の中心にあるのは、専門家の判断に一致するよう調整された評価器です。タスクと成功基準から始め、ドキュメントと実際のケースを使用し、その後、不一致を確認していき、評価器がチームと十分近く一致するようになったら、すべてのリリースで実行できるようにします。ホームページでは、評価器が単一のスコアだけでなく、基準レベルのスコアと説明を返す様子も示されています。
ラベル付きデータセットから始めるのではなく、ワークフロー、成功基準、ドキュメント、少数の例から評価器を構築します。
製品は実際のケースを読み取り、ギャップ、エッジケース、リスクの高い回答を見つけるため、評価作業は一致度を最も改善する箇所に集中できます。
各ルールは、各レベルの例と、必要に応じて業務固有の基準を備えた、尺度付きの明確な質問として提示されます。
システムは評価器を専門家の回答と比較し、大きな不一致をハイライトし、結果を स्वीकारまたは却下するとルールを絞り込みます。
キャリブレーション済みの評価器は、プロンプト、モデル、検索、またはツール呼び出しの変更前にエンドポイントとして実行できます。
サポート、営業、アドバイスのアシスタントを文書化されたポリシーに照らして確認し、顧客に届く前に回答が承認された範囲内に収まるようにします。
健康、安全、危機関連の出力に品質ゲートを追加し、1つの誤った回答が実害につながる状況に備えます。
契約、請求、チケット、その他のケースを、場当たり的なレビューではなく、同じ基準で大量に評価します。
プロンプト、モデル、検索、またはツール呼び出しがリリースごとに変わっても、単一の評価基準を安定して維持します。
正しい答えが微妙であったり、議論の余地があったり、業務固有の文脈に依存する場合に、専門家レビューを使ってルーブリックを絞り込みます。
Argmin AIは、ワークフロー、ルール、ドキュメント、少数の例を、リリース前に実行できる評価に変換するように設計されています。ソース内容では、タスク、基準、ドキュメントから始める以外の別個のセットアップ手順は示されていません。
このホームページでは、特に回答が文書化されたルールに従う必要がある場合、重要な状況で安全である必要がある場合、または大規模でも一貫性を保つ必要がある場合に、リリース前にAI機能を評価する必要があるチーム向けと位置づけています。
この製品は、基準レベルのスコアリングと各判断の理由を備えた、調整済みの評価器を出力します。ページでは、プロンプト、モデル、検索、またはツール呼び出しの変更前に、これらの出力をエンドポイントとして実行できることも示されています。
いいえ、価格ページは404を返すため、価格の詳細は表示されていません。ホームページには、最初の評価は無料で、開始にクレジットカードは不要と記載されています。
ソースでは、ナレッジベースを同期できること、また製品フローからドキュメント、ケース、ルールを読み取れることに触れている以外、サードパーティのツールやデータソースとの統合は記載されていません。
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
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