RU

Кредитный радар: LLM-воркфлоу, который каждое утро читает условия 12 банков и сам проверяет свои числа

TL;DR. Собрал воркфлоу на языковой модели, который раз в сутки обходит 34 страницы условий у 12 российских банков, сравнивает их со вчерашним снимко…

llmclaudeworkflowevalsбанкикредитные картымониторингpythontelegramавтоматизация
Habr
RU

Работает, но не готово: definition of done для ИИ-систем

Открыл список своих ИИ-проектов за два года и не смог ответить, готов ли хоть один. Не «работает ли», работают все три, а именно готов: так, чтобы у…

definition of doneLLMevalsнейросетиуправление разработкойтехдолг
Хабр — Управление
RU

Completion gate для локальных моделей: как отделить завершённый ответ от оценки качества

Три маршрута выполнили по десять сценариев из десяти, но выбирать модель по этой таблице рано. Completion gate отделяет целый артефакт, который вооб…

локальные моделиLLMоценка качестватестированиемашинное обучениеevals
Habr
RU

[Перевод] Сколько автономности должно быть у ИИ‑агента

ИИ‑агент не должен получать больше автономности только потому, что выглядит компетентным. Автономность должна расти тогда, когда система в…

ии-агентыавтономные агентыАвтономность ииверификация ИИevalsai safety
Habr
RU

ОК или НеОК: как мы строили LLM‑судью и дважды меняли формулу вердикта

У нашего AI‑агента поддержки было десять метрик и ноль ответов на главный вопрос: какую долю обращений он решает? Судья, который чита…

LLM JudgeAI-агентыоценка AI-системevalsRAGtool callinggolden setкаппа Коэнаproduction AI
Habr
RU

Честный RAG eval set: как собрать первые 100-300 кейсов и не обмануть себя цифрой

В прошлой статье серии мы сжимали эмбеддинги и замеряли, насколько изменится выдача относительно полного fp32-поиска. Там это был правильный вопрос:…

ragretrievalevalsоценка качестваLLMэмбеддингипоискMTEBragasBEIR
Habr
RU

Я объяснил KERNEL маме за пять минут. Потом проверил, переживёт ли он LLM в production

Недавно я попробовал объяснить маме, как нормально ставить задачи ChatGPT. Без temperature, context window, system prompt и прочих слов, после котор…

LLMprompt engineeringKERNELпромптыcontext engineeringevalsChatGPTRAGAI-агентыLLM в production
Habr
RU

Evals для чайников. Как тестировать AI-агента, чтобы понимать, где именно он ломается

Большинство команд оценивают производительность AI-агентов через end-to-end метрики: success rate, количество токенов, tool usage, стоимость запроса…

ai-агентыllmragevalsorchestrationretrievaltool callingcontext engineeringproductionai infrastructure
Habr
RU

Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит

Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов н…

ai-агентыllmragorchestrationretrievaltool callingcontext engineeringevalsproductionai infrastructure
Habr
RU

AI Evals: Почему без оценки качества ваш продукт стоит на месте

Вы меняете системный промпт, надеетесь, что все заработало и деплоите фичу в продакшен. На следующее утро прилетает жалоба: агент выдумал дедлайн ил…

evalsоценка качестваулучшение llmllm as a judgehuman in the loopFaithfulnessCompleteness
Habr