Ärligt talat är de flesta AI-utvecklare fortfarande fast i förra århundradet. Det är häpnadsväckande hur få människor som är medvetna om felanalys. Detta är *bokstavligen* det snabbaste och mest effektiva sättet att utvärdera AI-applikationer, och de flesta team har fortfarande fastnat i jakten på spöken. Sluta spåra generiska mätvärden och följ dessa steg: 1. Samla in felexempel Börja granska svaren som genereras av ditt program. Skriv anteckningar om varje svar, särskilt de som var misstag. Du behöver inte formatera dina anteckningar på något särskilt sätt. Fokusera på att beskriva vad som gick fel med svaret. 2. Kategorisera dina anteckningar När du har granskat en bra uppsättning svar, ta en LLM och be den att hitta vanliga mönster i dina anteckningar. Be den att klassificera varje anteckning baserat på dessa mönster. Du kommer att få kategorier som täcker alla typer av misstag som din applikation gjorde. 3. Diagnostisera de vanligaste misstagen Börja med att fokusera på den vanligaste typen av misstag. Du vill inte slösa tid på att arbeta med sällsynta misstag. Öka detaljnivån för konversationer, indata och loggar som leder till de felaktiga exemplen. Försök att förstå vad som kan orsaka problemen. 4. Utforma riktade korrigeringar Vid det här laget vill du bestämma hur du ska eliminera de misstag du diagnostiserade i föregående steg så snabbt och billigt som möjligt. Du kan till exempel justera dina anvisningar, lägga till extra valideringsregler, hitta mer träningsdata eller ändra modellen. 5. Automatisera utvärderingsprocessen Du måste implementera en enkel process för att köra en utvärderingsuppsättning igen via ditt program och utvärdera om dina korrigeringar var effektiva. Min rekommendation är att använda en LLM-as-a-Judge för att köra exempel genom programmet, poängsätta dem med en PASS/FAIL-tagg och beräkna resultaten. 6. Håll ett öga på dina mätvärden Varje kategori som du identifierade under felanalysen är ett mått som du vill spåra över tid. Du kommer ingenstans genom att vara besatt av "relevans", "korrekthet", "fullständighet", "samstämmighet" och andra out-of-the-box-mätvärden. Glöm dessa och fokusera på de verkliga problemen du hittade.