Cashcrown // оцінка якості ai · 09/11
Eval Harness
eval-harnessliveHarness для оцінки систем LLM/RAG: золотий набір, автоматичні метрики, LLM-as-judge, відкалібрований на людських мітках, і regression-gate, що блокує деплой при падінні якості.
4 tryby
режими метрик
self-host
deploy
zero-retention
дані
CI gate
регресія
01
Проблема
Без оцінки ви не знаєте, чи новий промпт, модель або зміна в RAG покращили якість, чи тихо її зламали. Перевірка «на око» не масштабується й не ловить регресії, перш ніж вони дійдуть до клієнта.
02
Можливості
- золотий набір тестових кейсів з очікуваннями
- автоматичні метрики: precision/recall/F1, faithfulness, цитування
- LLM-as-judge, відкалібрований на людських мітках
- regression-gate, що блокує деплой при падінні якості
- повна історія запусків для аналізу трендів
03
Обсяг впровадження
- Набір золотих бенчмарків (golden dataset), адаптований під домен клієнта з версіонуванням у репозиторії
- Автоматичні детерміновані метрики (BLEU, ROUGE, F1) у поєднанні з відкаліброваним LLM-as-a-judge
- Шлюз регресії якості в CI/CD, що блокує деплой промптів або моделей при падінні точності
- Візуальний дашборд порівняння експериментів, аналіз дрейфу моделей і трендів вартості та якості
Цей продукт складаємо з виміряних моделей і компонентів - повний живий pipeline:
04
Пілот із доказами
Пілотний пакет: harness для оцінки та шлюз регресії якості
Впроваджуємо Eval Harness, щоб припинити оцінку на око: створюємо версіонований золотий набір, автоматичні метрики точності та суворий шлюз у CI/CD проти регресій.
100%
покриття золотим сетом
0
тихих регресій у продакшені
CI/CD
автоматичний шлюз деплою
Докази
Кейс: автоматичний аудит та адверсарна перевірка
Подивіться, як багатоетапна оцінка усунула хибні спрацьовування та гарантувала повторюваність результатів.
переглянути доказПовторюваність та авдитованість тестів
Принципи детермінованого запуску LLM-суддів, версіонування тестів та логування результатів.
переглянути доказШлях пілота
- 01Крок 1: Збір та анотація 100 ключових запитів користувачів для створення золотого набору даних
- 02Крок 2: Калібрування судді LLM-as-a-judge під специфіку домену та визначення порогів точності й цитувань
- 03Крок 3: Підключення шлюзу регресії до GitHub Actions / GitLab CI та запуск базового аудиту
05
Інтеграції
routerBGE-M3QdrantOllamaFastAPIn8n
06
Архітектура
Виберіть вузол, щоб побачити опис і потік даних.
Архітектура - текстовий опис
- Вхід / дані
- Джерела даних: Контент, документи та події живлять індекс. (Потік до: BGE-M3)
- BGE-M3: Локальні ембединги (1024-dim) - PII лишається локально. (Потік до: Роутер OpenClaw)
- Ядро AI
- Роутер OpenClaw: Єдиний вхід до моделей - маскує PII, добирає модель, лімітує. (Потік до: Eval Harness)
- Eval Harness: Harness для оцінки систем LLM/RAG: золотий набір, автоматичні метрики, LLM-as-judge, відкалібрований на людських мітках, і regression-gate, що блокує деплой при падінні якості. (Потік до: API)
- Вихід
- API: REST-поверхня - відповіді з цитатами та контролем доступу. (Потік до: router, BGE-M3, Qdrant, Ollama)
- router: Інтеграція: router.
- BGE-M3: Інтеграція: BGE-M3.
- Qdrant: Інтеграція: Qdrant.
- Ollama: Інтеграція: Ollama.
07
Демо наживо
08
FAQ
Скільки коштує і як виглядає впровадження?
Працюємо в діапазонах залежно від обсягу: починаємо з пілота з фіксованою вартістю, у якому будуємо золотий набір і перший regression-gate. Eval зазвичай окупається на першій регресії, яку він ловить до того, як вона дійде до клієнта: економить години ручного перегляду і дорогі промахи. Віддачу порахуєте в калькуляторі ROI.
Чи інтегрується з нашим CI і чи відповідає GDPR?
Так. Harness запускаємо у вашому CI як gate перед деплоєм: червоний результат блокує реліз. Працює self-hosted із zero-retention: тестові дані та embedding-и (BGE-M3) залишаються у вас, PII маскуємо перед хмарою, чутливі шляхи обробляємо локально: відповідність GDPR та AI Act проєктуємо від початку.
З чого почати, і чи замінить eval людину?
Починаємо з кількох десятків репрезентативних кейсів та їхніх ручних міток: це золотий набір, на якому калібруємо LLM-as-judge. Eval доповнює, але ніколи не замінює людську оцінку для результатів високого ризику: автоматика ловить регресії та відстежує тренд, а людина ухвалює критичні рішення й має останнє слово на gate.
eval-harness · Docker / Kubernetes (On-Premises, Air-Gapped або приватний VPC у ЄС)
Executive Brief 1-Pager (Резюме для правління та закупівель)
Без оцінки ви не знаєте, чи новий промпт, модель або зміна в RAG покращили якість, чи тихо її зламали. Перевірка «на око» не масштабується й не ловить регресії, перш ніж вони дійдуть до клієнта.
режими метрик: 4 trybydeploy: self-hostдані: zero-retentionрегресія: CI gate
Цільові інтеграції:routerBGE-M3QdrantOllamaFastAPIn8n
→Повʼязане