Введение и контекст
Современные AI-системы становятся все более сложными, и их демонстрации часто впечатляют руководителей и инвесторов. Однако важнейший вопрос: «Как понять, что система готова к развертыванию в производственной среде?» — часто остается без ответа. Мы наблюдаем значительное развитие в создании сложных систем, однако доказательства их работоспособности остаются слабым звеном. Часто слышны ответы вроде «мы протестировали вручную» или «мы будем мониторить в производстве», но это не заменяет качественную проверку системы.
Проблема оценки недетерминированных многопользовательских систем
Основная трудность заключается в том, что оценка систем на основе машинного обучения, особенно многопользовательских архитектур, является сложной задачей. В традиционном тестировании программного обеспечения предполагается детерминизм: если на вход подается X, то на выходе ожидается Y. Однако, если мы задаем один и тот же вопрос языковой модели дважды, мы можем получить разные ответы.
Сложности многопользовательских систем
Когда система состоит из нескольких агентом, каждый из которых отвечает за свою часть задачи, оценка становится еще сложнее. Например, агент маршрутизации определяет, какой специалист будет обрабатывать запрос, а этот специалист может извлечь документы из базы знаний. Любая ошибка в этой цепочке может ухудшить результат. Необходимо оценивать каждый компонент системы, чтобы понять, где произошел сбой.
Офлайн-оценка vs онлайн-оценка
Перед тем как углубиться в обсуждение фреймворка, важно разграничить понятия «офлайн-оценка» и «онлайн-оценка». Офлайн-оценка проводится до развертывания, на основе заранее подготовленного набора данных. Это ваш контроль качества. Онлайн-оценка, напротив, проводится после развертывания системы и включает мониторинг взаимодействий с реальными пользователями.
Три столпа офлайн-оценки
Столп 1: Оценка маршрутизации
Оценка маршрутизации отвечает на вопрос: выбрал ли маршрутизатор правильного агента для выполнения задачи? Ошибки маршрутизации могут привести к значительным последствиям. Например, если сложный запрос направлен к простому агенту, пользователь получит поверхностный ответ. Напротив, простые запросы, направленные к сложным агентам, могут привести к перерасходу ресурсов.
Столп 2: Оценка с использованием LLM как судьи
Проверка правильности ответов языковых моделей — сложная задача из-за их недетерминированной природы. Использование более мощной модели в качестве судьи позволяет оценивать ответы по заранее заданным критериям, таким как фактическая точность и качество рассуждений.
Столп 3: Оценка RAG-пайплайна
Для агентов, извлекающих документы, важно проверить, были ли извлечены нужные документы и использовал ли агент их при формировании ответа. Игнорирование контекста может привести к ошибочным ответам.
Заключение и перспективы
Офлайн-оценка многопользовательских систем на основе AI — это сложная, но необходимая процедура для обеспечения их успешной интеграции в производственные процессы. Разработанный фреймворк позволяет выявить и исправить потенциальные ошибки на ранних этапах разработки, что экономит ресурсы и улучшает качество конечного продукта.
