Cara Menilai Ketepatan Chatbot Sebelum Pelancaran

Bina set ujian mewakili penggunaan

Ambil sampel jenis soalan sebenar dan rekod jawapan diluluskan, sumber serta langkah seterusnya. Sertakan soalan lazim, pengecualian sukar dan permintaan sengaja tidak boleh dijawab. Asingkan sebahagian kes daripada contoh pembangunan untuk menguji soalan baharu. Buang maklumat peribadi sebelum berkongsi sampel dengan penyemak.

Nilai hasil, bukan kelancaran sahaja

Gunakan skor berasingan bagi fakta, sokongan sumber, kelengkapan dan penolakan atau serahan sesuai. Bagi alat tindakan, semak kebenaran dan hasil sistem sebenar. Tentukan keterukan: waktu operasi salah berbeza daripada pendedahan rekod pelanggan lain. Jangan sembunyikan kesalahan serius dalam satu purata.

Uji kes manipulasi dan kegagalan

Cuba dokumen bercanggah, arahan mengelirukan dalam teks carian, API tidak tersedia dan permintaan berulang. Pastikan sumber tiada tidak menjadi jawapan rekaan yakin. Jalankan kes penting beberapa kali kerana output boleh berubah. Pakar bidang perlu menyemak kegagalan, bukan bergantung sepenuhnya pada skor model lain.

Tetapkan syarat pelepasan dan pemantauan

Persetujui kegagalan yang menghalang pelancaran dan pelulus batasan berbaki. Simpan versi ujian, konfigurasi model dan keputusan supaya perbandingan bermakna. Selepas pelancaran, semak pertanyaan belum selesai dan ulang set regresi selepas perubahan. Kadar penyelesaian tanpa kakitangan berguna hanya apabila jawapannya betul.

FAQ

Rujukan Teknikal

• NIST: Generative AI Risk Management Profile