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衡量重要事项:以质量为中心的生产 AI 代理监控.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719018 2025-06-22 63页 1.91MB

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本文主要内容概述如下: 1. **GenAI应用质量问题**:低质量的回答可能导致客户体验下降、客户流失率上升和人工成本增加。 - **案例**:“Where is my food?”的AI客服回答错误。 2. **监控挑战**:GenAI系统非确定性,用户输入不可预测,质量定义模糊且包含多方面,系统包含多个组件如LLMs、检索器等。 3. **MLflow 3.0介绍**:提出MLflow 3.0作为解决方案,强调以下关键点: - 实时可观测性:通过MLflow Tracing对智能体进行监测。 - 自动化质量评估:使用LLM法官快速识别问题。 - 使用生产流量改进质量:迭代测试修复,确保没有回归。 4. **生产化GenAI应用的阻碍**:质量是生产化GenAI应用的主要障碍。 5. **业务价值**:高质量的AI客服回答对业务至关重要,影响客户满意度和成本。 6. **开发流程演变**:从传统的编写代码、测试、部署流程,到适应GenAI时代的评估和监控集成。 7. **下一步行动**:鼓励尝试MLflow 3.0,并通过反馈改进智能体的质量。 核心数据引用: - “低质量答案创造风险”:例如主要食品配送服务的客服代理。 - “高质量等于商业价值”:例如主要食品配送服务的AI客服不准确回答导致高客户流失和成本增加。
"如何提升AI准确性?" "MLflow 3.0怎样助力GenAI?" "高质量AI如何影响业务?"
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