Hoe u een AI-agent evalueert voordat u deze in uw bedrijf opneemt

Stel een aantal cases samen

Ik heb veelvoorkomende voorbeelden, bekende uitzonderingen en verzoeken verzameld die buiten het bereik vallen. Voor elk geval schreef ik op welke uitkomst acceptabel zou zijn en welke actie niet zou moeten plaatsvinden. Hierdoor kunnen wijzigingen worden vergeleken zonder afhankelijk te zijn van de indruk die de laatste test heeft achtergelaten. Bewaar ook de gebruikte gegevens en instellingen.

Ik heb het restwerk gemeten

Tel correct voltooide taken, fouten, interventies en correcties. Een agent kan te veel taken voltooien en het team met te veel beoordelingsinspanningen achterlaten. In een voorbeeld van queryclassificatie is het belangrijk om de categorie goed te krijgen en te onderkennen dat een dubbelzinnig bericht herziening behoeft.

Ik zal het opnieuw proberen als het systeem verandert

Een nieuw model, instructie of integratie kan gedrag veranderen. Ik herhaalde de relevante gevallen en voegde de fouten toe die tijdens de werking waren aangetroffen. Evaluatie wordt zo een manier om het leerproces te behouden. Het doel is om te weten waar je kunt werken en waar je ondersteuning nodig hebt, niet om te laten zien dat je nooit faalt.

Om het in de praktijk te brengen

• Per casus heb ik de verwachte resultaten gedefinieerd.
• Ik heb gereedschapsfouten en ontbrekende gegevens opgenomen.
• Registreer interventies en herbewerkingen.
• Ik heb de evaluatie herhaald na relevante wijzigingen.