Evals и мониторинг AI
После первого пилота главный вопрос: можно ли выпускать в production и не сломается ли качество через неделю. Мы строим eval-контур: контрольные примеры, метрики, regression tests, мониторинг ответов, расхода ресурсов, задержки, отказов и дрейфа данных.
Подробно об услуге
Описываем не абстрактную AI-разработку, а проверяемый контур: задача, данные, ограничения, метрики и следующий шаг после пилота.
Когда услуга особенно полезна
Подходит, если в процессе уже есть повторяемая боль: пилот работает на демо, но неизвестно качество в реальности; промпты и модели меняются без регрессионных тестов; нет метрик галлюцинаций, источников, latency и расхода ресурсов. На старте мы не обещаем универсальную автоматизацию, а выбираем участок, где можно проверить качество на реальных данных.
Что разбираем на пилоте
Смотрим входные данные, ограничения доступа и рабочие правила. Внутри пилота фокусируемся на направлениях: Golden dataset, LLM-as-judge, Регрессии, Tracing. Отдельно фиксируем спорные случаи, где нужен человек, ручная проверка или более строгий порог уверенности.
Что остаётся после проверки
На выходе остаётся не презентация, а рабочий контур: golden dataset и критерии оценки, eval pipeline и отчёт качества, трассировка ответов и tool calls, release gates для изменений модели/промпта. По результату понятно, какие данные стоит улучшить, какие интеграции подключать и можно ли масштабировать решение дальше.
Как мы внедряем Evals
Процесс устроен как проверяемый пилот: сначала данные и ограничения, затем прототип, контроль качества и решение о внедрении.
1. Аудит и входные данные+
Собираем реальные сценарии, edge cases и критерии успешного ответа.
2. Архитектура пилота+
Формируем датасет и метрики: groundedness, completeness, citation quality, safety.
3. Сборка прототипа+
Настраиваем eval pipeline и отчёт по регрессиям.
4. Интеграция в процесс+
Подключаем мониторинг production-сигналов: качество, latency, расход ресурсов, ошибки.
Данные на вход
Результат пилота
Контроль
FAQ по услуге
Evals нужны только большим системам?+
Нет. Даже для небольшого RAG-пилота полезно иметь контрольные вопросы и регрессионную проверку перед изменениями.
Можно ли оценивать качество без ручной разметки?+
Можно частично, но важные сценарии лучше иметь с эталоном и ручной проверкой, особенно для бизнеса с высоким риском ошибки.
Что мониторить после запуска?+
Качество ответов, источники, отказы, latency, расход ресурсов, ошибки инструментов, эскалации человеку и новые типы запросов.