AI 에이전트를 작업에 통합하기 전에 평가하는 방법

케이스 세트를 모아보세요

일반적인 예, 알려진 예외 및 범위를 벗어난 요청을 수집했습니다. 각각의 경우에 대해 어떤 결과가 받아들여질 수 있는지, 어떤 조치를 취하면 안 되는지 적어 두었습니다. 이를 통해 마지막 테스트에서 남은 인상에 의존하지 않고 변경 사항을 비교할 수 있습니다. 또한 사용된 데이터와 설정을 유지하십시오.

잔여 작업량을 측정해봤습니다

올바르게 완료된 작업, 오류, 개입 및 수정을 계산합니다. 상담원은 너무 많은 작업을 완료하고 팀에서 너무 많은 검토 노력을 하게 될 수 있습니다. 쿼리 분류의 예에서는 카테고리를 올바르게 설정하고 모호한 메시지에 수정이 필요하다는 점을 인식하는 것이 모두 중요합니다.

시스템이 바뀌면 다시 시도해보겠습니다

새로운 모델, 지침 또는 통합으로 인해 행동이 바뀔 수 있습니다. 해당 사례를 반복하고, 운영 중 발견된 오류를 추가했습니다. 따라서 평가는 학습을 보존하는 방법이 됩니다. 목표는 결코 실패하지 않는다는 것을 보여주기 위한 것이 아니라 어디에서 일할 수 있는지, 어디에서 지원이 필요한지 아는 것입니다.

그것을 실천에 옮기려면

• 사례별로 예상되는 결과를 정의했습니다.
• 도구 오류와 누락된 데이터를 포함했습니다.
• 개입 및 재작업을 기록합니다.
• 관련 변경 후 평가를 반복했습니다.