Evaluation-driven разработка для LLM-продуктов

При разработке AI-продуктов критически важен подход, основанный на метриках и тестировании (evaluation-driven development). Необходимо проектировать специфичные метрики для оценки качества LLM-ответов, создавать автоматические тесты и использовать LLM-as-a-Judge — когда одна модель оценивает качество ответов другой. Это компенсирует вероятностную природу AI и позволяет контролировать качество продукта.

Связи

• 20251121_0107 Самообучающиеся AI-агенты через approval rate — Конкретная реализация evaluation-driven подхода через метрику approval rate и автоматическую оптимизацию
• 20251121_0109 Градуальное развертывание AI-улучшений через A/B тесты — Методология безопасного тестирования AI-изменений через метрики перед полным внедрением
• 20231125_1772 Три уровня оптимизации LLM — Систематический подход к улучшению LLM требует evaluation-driven методологии для выбора уровня
• 20250628_2027 Разработчик как дирижёр AI-систем — Оценка результатов и контроль качества — ключевые навыки для evaluation-driven разработки

---

Источник: Telegram, 2025-06-14