Definizione
Che cos’è AI evals e come funziona?
Un set di valutazione raccoglie richieste reali o rappresentative, risultati attesi e regole di giudizio. Viene eseguito quando cambiano modello, prompt, dati o strumenti.
Non esiste un unico punteggio utile per ogni applicazione. Un estrattore richiede precisione sui campi, un assistente documentale correttezza delle fonti, un agente anche sicurezza delle azioni e capacità di fermarsi.
Esempio aziendale
Esempio di AI evals in azienda
Prima di cambiare modello, l’azienda riesegue 150 richieste storiche e confronta accuratezza, citazioni, costo e tempo di risposta.
Applicazioni
Quando può essere utile
- confronto tra modelli
- regressione dei prompt
- controllo qualità
- test degli agenti
- monitoraggio dei rilasci
Limiti
Quando fare attenzione
- usare solo esempi facili
- valutare il modello isolato
- cambiare criteri tra due prove
- ignorare costi e tempi
Da non confondere
AI evals: con cosa non va confuso?
Un benchmark confronta modelli su prove comuni. Le evals aziendali misurano il sistema completo sui casi reali dell’organizzazione.
Dalla definizione al progetto
Cosa può realizzare Agentix con AI evals
Agentix trasforma richieste reali ed errori osservati in una batteria di test mantenibile. In questo modo una modifica non viene approvata soltanto perché la demo sembra migliore.
Le evals possono entrare nel ciclo di rilascio del software e produrre confronti su qualità, sicurezza, latenza e costo prima della messa in produzione.
Valuta il caso d’uso con AgentixRisposte rapide
Domande frequenti su AI evals
Quanti casi servono per una eval?
Dipende dal processo. È meglio iniziare con pochi casi rappresentativi, inclusi errori ed eccezioni, e ampliarli ogni volta che emerge un nuovo problema reale.
Le valutazioni possono essere automatiche?
In parte. Regole e confronti strutturati sono automatizzabili; qualità, utilità e rischi richiedono spesso anche revisione umana.
Dal concetto all’applicazione
Vuoi applicare AI evals nella tua azienda?
Partiamo dal processo, dai dati disponibili e dal risultato atteso per definire un primo progetto concreto.