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评估驱动的开发工作流程:最佳实践和实际场景.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719006 2025-06-22 32页 1.53MB

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本文主要介绍了评估驱动开发(EDD)的工作流程、最佳实践和实际应用场景。核心内容包括: 1. 评估是衡量AI系统质量的可重复和标准化的过程,对于不同AI系统,评估的成功标准和“正确”定义不同。 2. 评估驱动开发将持续评估整合到AI开发生命周期中,确保模型满足质量、成本和延迟基准。 3. 关键实践包括明确评估标准、开发全面的评估集、结合自动评估和人工评估、根据反馈进行迭代。 4. Mosaic AI Agent Evaluation是一个Databricks集成工具,用于评估AI代理在质量、成本和延迟指标方面的表现。 5. 评估存在于多种形式,需识别所需的评估类型。 6. 通过案例研究,展示了比较现有AI系统、基于SQL查询生成合成问题等评估策略。 文中核心数据包括:评估的类型(如F1分数、检索性能)、Mosaic AI Agent Evaluation的关键特性、评估集生成等。
"如何提升AI质量评估?" "AI系统迭代进步的秘诀是什么?" "合成数据如何助力AI评估?"
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