Yapay Zeka Değerlendirme ve Güvence · Değerlendirme sistemi tasarımı

Yapay Zeka Değerlendirme Stratejisi

Kullanılabilir bir değerlendirme sistemi, her hata biçiminin temsili vakalara, kararı değiştiren ölçülere, kalibre edilmiş insan incelemesine, açık sınırlara, adı belli sorumlulara ve sürdürülebilir regresyon sıklığına bağlanmasını gerektiriyor.

Tek bir AI kullanımında kabul edilebilir davranışı, önemli hataları, gerçek işi temsil eden vakaları ve kanıtın nasıl inceleneceğini tanımlıyoruz. Yayın onayının kimde olduğu da baştan belli oluyor.

Bir yayın kararının gerçekten hangi kanıtı gerektirdiği sorumluluk modelinde tanımlanıyor. Amaçlanan kullanım planı, kritik kesit haritası ve karar bağlantılı metrik tablosu ürün ile risk sorumlularınıza geçiyor.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Yapay Zeka Değerlendirme Stratejisi illüstrasyonu: bir yapay zeka sistemini temsili kanıtlara göre test eden ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • PepsiCo
  • Mini
  • GAP
  • Little Caesars
  • Abdi İbrahim

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Önce kararı netleştiriyoruz. Ardından bu karar için güvenilir kanıt üretebilecek en küçük değerlendirme sistemini tasarlıyoruz.

  1. Amaçlanan kullanımı çerçevele

    Kullanıcıları, workflow'ları, önem düzeyini, bilinen hataları, mevcut iddiaları, veriyi ve değerlendirilmesi gereken kararları haritalarız.

    Yapay zeka desteği
    Analistlerimiz bilinen olaylardan ve kullanıcı bildirimlerinden yola çıkarak aday hata biçimlerini taslak hâline getirir.
    İnsan onayı
    Amaçlanan kullanım, anlamlı bir hata tanımı yapacak kadar açık mı? Bu kullanım için hangi hataların gerçekten önemli olduğuna ürün sorumlunuz karar verir.

  2. Kanıt modelini tasarla

    Hata biçimlerini temsili vakalara, kesitlere, metriklere, rubriklere, değerlendiricilere, insan incelemesine ve örnekleme kurallarına bağlarız.

    Yapay zeka desteği
    Analistlerimiz her hata biçimine bağlı aday metrik ve rubrikleri önerir.
    İnsan onayı
    Önerilen her ölçü gerçek bir ürün veya risk kararını değiştiriyor mu? Hangi ölçünün gerçek bir kararı değiştirdiğine risk sorumlunuz karar verir.

  3. Sınırları ve incelemeyi kalibre et

    Baseline'ı, kritik kesitleri, değerlendirici kontrollerini, inceleme yollarını, istisnaları ve geçiş için gereken kanıtı belirleriz.

    Yapay zeka desteği
    Analistlerimiz önerilen rubrikte inceleyenlerin uyuşmadığı vakaları işaretler.
    İnsan onayı
    İnceleyen kişiler zor vakalarda kuralları tutarlı uygulayabiliyor mu? Kuralın zor bir vakaya nasıl uygulandığına adı belli inceleyen karar verir.

  4. Karar sisteminin sorumlularını belirle

    Test sıklığını, regresyon tetikleyicilerini, yayın sınırlarını, sorumluları, bağımlılıkları ve aşamalı uygulama planını netleştiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Analistlerimiz üzerinde anlaştığımız sınırlardan yola çıkarak RACI ve regresyon sıklığının taslağını çıkarır.
    İnsan onayı
    Her ölçü, istisna ve yayın kararı için kim sorumlu? Her kararın sorumlusunu ürün ve risk ekipleriniz onaylar.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Bu çıktılar ürün, mühendislik ve risk ekiplerinin aynı değerlendirme politikasını uygulayabilmesini sağlıyor.

  • Yol haritası

    Amaçlanan kullanım değerlendirme planı

    Amaçlanan kullanımı, karar sorularını, kanıt önceliklerini, uygulama aşamalarını ve bağımlılıkları tanımlar.

  • Matris

    Hata taksonomisi ve kritik kesit haritası

    Kabul edilemez davranışları kullanıcıya, workflow'a, önem derecesine, sistem katmanına ve çalışma koşuluna göre düzenler.

  • Playbook

    Karar bağlantılı metrik ve örnekleme tablosu

    Her ölçünün anlamını, kullanım yerini, inceleme yöntemini ve sınırlarını açıklar.

  • Karar kaydı

    Yayın sınırları ve sorumluluk tablosu

    Belirlediğimiz sınırları, istisnaları, regresyon tetikleyicilerini, karar yetkilerini ve bakım sorumluluklarını kaydeder.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Uzun bir metrik listesi, hangi yayın ya da işletme kararını destekleyeceği belli değilse ekibinize pek yardımcı olmaz. Bu çalışmada önce o soruyu çözüyoruz.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Ekipler aynı amaçlanan kullanımı farklı puanlıyor, bu yüzden yayın kararında kabul edilebilir AI davranışının ne olduğu söylenemiyor.
  • Mevcut testler ortalama davranışı kapsıyor, ama önemli kullanıcılar, hatalar, workflow'lar ve çalışma koşulları değerlendirme setinin dışında kalıyor.
  • Sınırlar ve istisnalar her yayında yeniden konuşuluyor, yine de regresyon sıklığını ve son kararı taşıyan bir sorumlu bulunmuyor.
  • Amaçlanan kullanım ve önem düzeyi biliniyor, fakat kullanıcılar, hata biçimleri ve mevcut baseline henüz tek bir karar problemi olarak çerçevelenmiyor.
  • Metrik ve rubrikler bulunuyor, ancak kesitler, değerlendiriciler, insan incelemesi ve örnekleme kuralları bunları temsili vakalara bağlamıyor.
  • Testler yayın öncesinde koşuyor, ama regresyon politikası, karar RACI'si, sıklık ve durdurma sınırları her çevrimde değişiyor.
  • Ekip tam değerlendirme altyapısını istiyor, yine de bugünkü karar yalnızca o çağrıyı değiştirecek kanıt için aşamalı bir uygulama planı gerektiriyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Değerlendirme politikasının hukuki, düzenleyici, denetim veya sertifikasyon onayı taşımasını istiyorsunuz. Kanıtı düzenliyoruz, kararı yetkin makamınız veriyor.
  • Her AI kullanımı ve kullanıcı için tek kalite tanımı istiyorsunuz. Kullanım, kullanıcı veya önem düzeyi değiştiğinde hata taksonomisi ve sınırlar da değişiyor.
  • Tam değerlendirme altyapısının kurulmasını veya teslimden sonra işletilmesini istiyorsunuz. Strateji planı ve sorumluları tanımlıyor, uygulama ayrı kapsam gerektiriyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Test ettiğimiz sistemleri kendimiz de işletiyoruz

Bir sistemi hiç ayakta tutmak zorunda kalmadıysanız onu iyi test etmek de zor. Biz production'da AI işletiyoruz, bu yüzden değerlendirme, güvenlik testi ve LLMOps çalışmalarımız gerçekte nelerin kırıldığını bilerek başlıyor. Ekibimiz kıdemli mühendislerden oluşuyor ve Zeo 2011'den beri müşteri projelerinde çalışıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıYiğit KonurMCP Server Observability: Monitoring, Testing & Performance Metrics

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Notion

    Release'i kimin hangi kanıtla onayladığını tuttuğumuz kalıcı referans kaydı

  • Airtable

    Her puanın karara etkisini kontrol edebildiğimiz metric-to-decision haritası

  • Confident AI / DeepEval

    Taslak sınırları ve reviewer rubriklerini gerçek bir turla zorladığımız referans

Sonraki adım

Değerlendirmenin hangi kararı yanıtlayacağını belirleyin

AI kullanımını, kararınızı değiştirecek hataları ve sonuçla harekete geçmekten sorumlu kişileri masaya getirin.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Hangi girdi ve erişimlere ihtiyaç duyuyorsunuz?

Amaçlanan kullanım ve kullanıcıları, sistem tasarımını, iş ve zarar sonuçlarını, bilinen hataları, mevcut veriyi, işletme kısıtlarını, bugünkü değerlendirme iddialarını ve ürün ile risk kararlarından sorumlu kişileri paylaşmanız gerekiyor.

Tüm sistem için tek bir puan mı seçiyorsunuz?

Çoğu zaman hayır. Tek bir puan kritik hataları ve farklı kullanıcı gruplarını gizleyebilir. Ayrı hata biçimlerine ve kararlara uygun ölçüler seçeriz. Bu ölçülerin insan incelemesi ve istisnalarla nasıl birlikte çalışacağını tanımlarız.

Stratejinin uygulanabilir olduğunu nasıl anlarsınız?

Kullanılabilir bir strateji kritik riskleri kapsıyor, her ölçüyü bir karara bağlıyor, inceleyenlere tutarlı uygulayabilecekleri kurallar veriyor ve bir değerlendirme çevrimi için ayrılan emeğe sığıyor. Sorumlular gerçek bir yayın veya işletme kararında eksik kuralları toplantı sırasında uydurmak zorunda kalmamalı.

Değerlendirme stratejisi neyi kanıtlamaz?

Bu strateji sistemin doğru, güvenli, mevzuata uyumlu veya yayına hazır olduğunu kanıtlamıyor. Kurumun bu daha dar sorular için kanıtı nasıl üreteceğini, inceleyeceğini ve kimin sorumluluk alacağını tanımlıyor.