Інструменти оцінки для додатків на основі LLM: набори даних, оцінювання та механізми регресії

Надсилання функції LLM — це проста частина; саме доведення того, що вона й надалі дає якісні відповіді, є проблемою для більшості команд. Інструмент оцінки подолує цю прогалину: він виконує фіксований набір завдань з моделлю, оцінює кожну відповідь та перетворює оцінки на числові показники, які можна порівнювати між різними версіями. До кінця цього посібника ви дізнаєтесь, з чого складається такий інструмент, чому вихідні дані LLM потребують його більше, ніж звичайний код, та як він вписується у процес випуску як механізм перевірки на зміни.

Цей термін звучить екзотично, але ідея знайома. Якщо ви писали тести на одиниці, перевіряли потік даних чи налаштовували перевірки якості даних перед оновленням панелі керування, ви вже розумієте суть цього інструменту.

Питання, з яким рано чи пізно стикається кожна функція ШІ

Уявіть собі внутрішнього асистента, який відповідає на ділові запитання. Один з зацікавлених осіб питає, які клієнти принесли найбільше доходу у другому кварталі, і відповідь здається переконливою. Інший запитує, чому дохід у Німеччині знизився, і ця відповідь також звучить правдоподібно.

Дві переконливі відповіді мало що доводять. Насправді важливо знати, чи правильно асистент відповідає на тисячі різних запитань, які люди будуть ставити щодня, включаючи складні запитання, про які ніхто не подумав під час демонстрації. Ручна перевірка не може охопити такий обсяг, і вона зовсім не показує, коли щось тихо змінюється.

Це та перешкода, з якою стикаються багато проєктів штучного інтелекту: створення програми займає тижні, тоді як демонстрація її надійної роботи може зайняти значно більше часу. Інструмент типу «харнесу» робить цю демонстрацію систематичною.

Що насправді робить харнес

Інструмент оцінювання — це фреймворк, який надсилає моделі заздалегідь визначений набір запитань чи завдань, збирає результати її роботи, оцінює їх за встановленими правилами та надає звіти. Його можна уявити як автоматизований контроль якості поведінки моделі або як екзаменатора, який ставить однаковий іспит усім кандидатам та оцінює його однаково.

Процес є лінійним: вхідні дані для тестування надходять до інструменту, він запускає модель, оцінюються відповіді, а потім результати перетворюються на бали та звіти:

Test Questions
      │
      ▼
   Harness
      │
      ▼
 AI Model
      │
      ▼
Generated Answers
      │
      ▼
 Evaluation
      │
      ▼
   Scores &
    Reports

Оскільки кожен крок є автоматизованим, ви можете знову пройти весь іспит щоразу, коли щось змінюється: запит до моделі, версія моделі, налаштування пошуку чи параметр температури.

Чому стандартизований іспит забезпечує справедливе порівняння

Розгляньте, як розсудлива команда наймає аналітика даних. Якщо є троє кандидатів, ви не будете розмовляти з кожним про все, що спадає на думку, а потім приймати рішення інтуїтивно. Ви дасте всім їм однакову задачу на SQL, однаковий бізнес-кейс та однакову аналітичну проблему, а потім порівняєте результати.

Вибір моделі працює так само. Кандидати стають GPT, Claude та Gemini; запитання під час співбесіди — це бізнес-запитання, завдання на програмування, завдання на узагальнення та завдання на створення SQL-запитів. Порівняння має сенс лише тоді, коли кожна модель проходить однаковий іспит за однакових умов. Інакше ви вимірюєте різницю між запитаннями, а не між моделями.

Чому ШІ потребують цього більше, ніж традиційний код

Більшість традиційного програмного забезпечення є детерміністичним. Вираз на кшталт цього:

2 + 2

має лише один прийнятний результат:

4

Будь-що інше є багом, і для тестування достатньо лише перевірки рівності.

Моделі мови не працюють таким чином. Попросіть дві моделі пояснити, що таке сховище даних. Одна може описати його як центральний сховище інтегрованих історичних даних; інша — як систему, яка об’єднує дані з багатьох джерел для аналізу. Обидва описи є правильними, проте речення майже нічим не схожі. Навіть одна й та сама модель може формулювати речі по-різному при кожному запуску.

Тож завдання змінюється з перевірки точного результату на оцінку якості: чи є відповідь правильною, релевантною та повною, навіть якщо її формулювання нове? Саме ця зміна є фундаментальною різницею між тестуванням програмного забезпечення та оцінкою ШІ, і саме тому існує спеціалізована бібліотека для цього, а не просто звичайна бібліотека для перевірок.

Чотири компоненти такої бібліотеки

Більшість інструментальних комплексів, чи то саморобних, чи куплених готових, складаються з однакових чотирьох компонентів.

Набір даних для тестування

Набір даних — це сам екзаменаційний папер: збірка запитів, питань чи завдань, які відображають те, з чим має працювати система. Ось невеликий змішаний приклад:

Write a SQL query to find duplicate customers.

Summarize this article in one paragraph.

Classify this customer support ticket.

Інструментальний комплекс ніколи не може бути кращим за свої випробувальні випадки. Корисний набір даних охоплює поширені запити, відомі складні сценарії та способи збою, які вже траплялися у реальних умовах. Багато команд тримають його під контролем версій та додають новий випадок щоразу, коли користувач повідомляє про неправильну відповідь, так само, як для виправлення багу створюється тест на регресію. Щодо причин, чому самі очікувані відповіді також потребують версіонування, дивіться фіксацію версій набору даних у наборах для оцінки LLM.

Модель, яка тестується

Це система, яку досліджують: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral або ваша повна програма, створена на основі однієї з них. Ключовою перевагою такого підходу є те, що набір даних створюється один раз та використовується для кожної моделі, яку ви хочете протестувати.

На практиці „модель“ часто є чимось більшим, ніж сама сира модель. Це може бути шаблон запиту, крок отримання інформації та постобробка разом, що саме й спостерігає користувач, тому зазвичай саме це й варто тестувати.

Логіка оцінювання

Як тільки надходить відповідь, її потрібно оцінити. Іноді це дуже просто. Очікувана відповідь є:

Paris

Модель повертає:

Paris

а вердикт —:

Pass

Таке точне або нормалізоване порівняння підходить для коротких фактичних відповідей, міток класифікації та структурованого виводу. Більшість реальних застосунків потребують більш деталізованих критеріїв, таких як:

• Правильність
• Релевантність
• Повнота
• Рівень галюцинацій
• Тон
• Безпека
• Вірність вихідному матеріалу

Багато з цих показників неможливо перевірити за допомогою порівняння рядків, тому сучасні системи все частіше використовують другу модель як оцінювача — підхід, відомий як LLM-as-a-judge. Цей метод є потужним, але створює власне джерело помилок, тому оцінювач потребує калібрування за допомогою людських оцінок; створення системи оцінювання з надійним оцінювачем детально розглядає це питання.

Звітування

Нарешті, окремі бали об’єднуються у показники та панелі керування. Спрощений огляд може виглядати так:

Model      Accuracy
GPT         92%
Claude      90%
Gemini      87%

Ці числа є ілюстративними, а не критеріями оцінки. Важливими є рішення, які підтримує такий звіт:

• Яку модель використовувати
• Чи нова версія краща за поточну
• Чи зміна запиту справді покращила результати
• Чи є випуск безпечним для експлуатації

Регресії: проблеми, які має виявляти інструментарій

Найсильніша причина інвестувати в такий інструментарій — це запобігання регресіям. Припустимо, ваш асистент наразі має такий рівень точності:

Accuracy = 92%

Хтось змінює формулювання запиту, щоб відповіді були дружелюбнішими. Кілька ручних перевірок показують, що все гаразд, тож зміни впроваджуються. Через три дні кількість заявок на підтримку зростає, і коли хтось нарешті починає розслідування, точність знизилася до:

84%

Без спеціальних інструментів першими, хто це помічає, є клієнти. З їх використанням однакові зміни запитів тестуються на всій базі даних перед розгортанням, і будь-які проблеми проявляються як невдалий перевірку. Це пряма аналогія з набором тестів на регресію у традиційному розробленні. Слід ставитися до запитів, версій моделей та налаштувань отримання даних як до змін у коді, які мають пройти цей набір тестів.

Одна практична умова: оскільки результати роботи великих мовних моделей можуть відрізнятися між запусками, невеликі різниці у оцінках можуть бути шумом. Повторний запуск кожного випадку або встановлення допустимих меж перед зміною вважається ознакою регресії, що запобігає хаотичним змінам.

Яке місце посідає оцінка у життєвому циклі постачання ШІ

Початківці часто вважають, що інженерія ШІ полягає переважно у написанні запитів. Продуктивні системи потребують повного життєвого циклу, який у досвідченій команді виглядає приблизно так:

Build
   ↓
Test
   ↓
Evaluate
   ↓
Compare
   ↓
Deploy
   ↓
Monitor

Цей інструмент керує етапами тестування, оцінки та порівняння. Якщо їх пропустити, рішення щодо розгортання ґрунтуватимуться на припущеннях, а не на даних. Моніторинг після випуску додає нові випадки збоїв назад у набір даних, що підтримує замкнутий цикл.

Приклад робочого сценарію: асистент з даними про продажі у Databricks

Щоб зрозуміти це з точки зору інженерії даних, уявіть асистента, створеного на Databricks, який відповідає на запитання щодо даних про продажі. Користувачі ставлять такі запитання:

What were total sales in Q1?

Who are our top customers?

Which regions experienced growth last year?

Перед випуском нової версії моделі команда підбирає кілька сотень репрезентативних запитань. Цей інструмент автоматично виконує їх усі та перевіряє:

• Якість створеного SQL-коду
• Точність кінцевих відповідей
• Однорідність результатів при кожному виконанні
• Затримку
• Галюцинації

Нова версія просувається лише у разі, якщо її продуктивність принаймні дорівнює продуктивності версії, яка зараз використовується. Фактично це є системою CI/CD для штучних інтелектуальних додатків: процес оцінки є етапом у потоці обробки даних, а оцінка — критерієм для подальшого використання.

Одне інструментальне середовище, багато моделей

Чи може одне і те саме інструментальне середовище оцінювати GPT, Claude та Gemini одночасно? Так, і порівняння моделей є одним із його основних завдань. Секрет полягає у тому, щоб логіка оцінки залишалась незалежною від конкретного постачальника, щоб моделі могли підключатися через спільний інтерфейс:

Harness
   ├── GPT
   ├── Claude
   ├── Gemini
   └── Llama

Кожна модель отримує однакові запитання та оцінюється за однаковими правилами, що забезпечує справедливе порівняння для вашого конкретного випадку використання, а не загальний рейтинг. Результати також є специфічними для ваших даних: модель, яка посідає перше місце у публічних тестах, не завжди є найкращою для відповідей на запитання вашої команди.

Інструменти, з якими ви, ймовірно, зустрінетеся

Рідко трапляється, що потрібно створювати все з нуля. Серед поширено використовуваних опцій є:

• OpenAI Evals
• DeepEval
• LangSmith
• MLflow Evaluation
• Promptfoo
• RAGAS, який спеціалізується на оцінці конвеєрів RAG

Їхні функції та можливості інтеграції відрізняються, і вони швидко змінюються, тому при виборі перевіряйте актуальну документацію. Усі вони мають одну мету: оцінити якість ще до того, як це зроблять ваші користувачі.

Чому інженери з даних мають перевагу

Інженери з даних часто вважають, що інженерія ШІ — це абсолютно окрема галузь. Насправді їхній зв’язок значно більший, ніж здається. Роки, витрачені на те, щоб переконатися, що погані дані ніколи не потрапляють у панель керування (визначення очікувань, перевірка кожного завантаження, блокування подальшої обробки при виявленні проблем), — це саме ті звички, які потрібні для оцінки ШІ. Об’єкт тестування змінився з таблиці на відповіді моделі; проте сама інженерна дисципліна залишається незмінною.

Ключові висновки

• Вибір найкращої моделі має менше значення, ніж здатність вимірювати поведінку вашої системи; саме оцінка відрізняє демо-версію від готового продукту.
• Система тестування складається з чотирьох компонентів: набору даних для тесту, моделі, яку тестирують, логіки оцінки та звітності. Набір даних визначає межі для всього іншого.

Результати роботи LLM не можна перевіряти лише за принципом точної рівності, тому оцінювання зазвичай поєднує детерміновані перевірки з критеріями оцінювання, іноді використовуючи модель як суддю.

Запускайте цей інструментарій після кожної зміни запиту, моделі чи конфігурації та блокуйте випуск версій, які мають оцінку нижчу за поточний базовий рівень.

Збереження незалежності від постачальника інструментів оцінювання дозволяє справедливо порівнювати моделі на власних даних.

Корисне однорядкове узагальнення: інструментарій — це фреймворк для тестування одиниць, контролю якості та перевірки на зміни в додатках на основі LLM. Жодна серйозна команда не випускає програмне забезпечення без тестів, і функція на основі LLM також заслуговує на таке ж підходження перед тим, як потрапити у продакшн.