Costruire un'applicazione di successo basata su LLM inizia con la chiara definizione dei tuoi criteri di successo. Come saprai quando la tua applicazione è abbastanza buona per essere pubblicata?
Avere criteri di successo chiari garantisce che i tuoi sforzi di prompt engineering e ottimizzazione siano focalizzati sul raggiungimento di obiettivi specifici e misurabili.
I buoni criteri di successo sono:
Specifici: Definisci chiaramente ciò che vuoi ottenere. Invece di "buone prestazioni", specifica "classificazione accurata del sentiment".
Misurabili: Utilizza metriche quantitative o scale qualitative ben definite. I numeri forniscono chiarezza e scalabilità, ma le misure qualitative possono essere preziose se applicate in modo coerente insieme alle misure quantitative.
| Criteri di sicurezza | |
|---|---|
| Male | Output sicuri |
| Bene | Meno dello 0,1% degli output su 10.000 prove segnalate per tossicità dal nostro filtro di contenuti. |
Raggiungibili: Basa i tuoi obiettivi su benchmark di settore, esperimenti precedenti, ricerca sull'IA o conoscenze di esperti. I tuoi parametri di successo non dovrebbero essere irrealistici rispetto alle attuali capacità dei modelli all'avanguardia.
Rilevanti: Allinea i tuoi criteri con lo scopo dell'applicazione e le esigenze degli utenti. Una forte accuratezza nelle citazioni potrebbe essere fondamentale per app mediche ma meno importante per chatbot casuali.
Ecco alcuni criteri che potrebbero essere importanti per il tuo caso d'uso. Questo elenco non è esaustivo.
La maggior parte dei casi d'uso richiederà una valutazione multidimensionale lungo diversi criteri di successo.
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Suggerimento: Inserisci questa pagina nella chat come guida per Claude!
Impara a costruire solidi set di test per valutare le prestazioni di Claude rispetto ai tuoi criteri.