Mi az a judge LLM, és miért fontos?
A judge LLM egy speciális AI alrendszer, amely nem válaszokat generál, hanem egy másik LLM által létrehozott válaszokat értékel: eldönti például, hogy azok helyesek, érthetőek, biztonságosak-e, illetve, hogy megfelelnek-e a meghatározott vállalati vagy külső előírásoknak.
Mit nyújtunk?
Egyedi értékelési keretrendszer
Leképezi a szakértői elvárásokat, így az AI asszisztens válaszai az üzletileg fontos szempontok alapján kerülnek értékelésre
Központi eleme a szakterületre szabott értékelési taxonómia
Valódi beszélgetésekből épül fel, és csak ott alkalmazható, ahol releváns
LLM-as-a-judge (vagy judge LLM, magyarul még: LLM-bíró)
Egy AI-alapú értékelő alrendszer, amely áttekinti az AI asszisztens válaszait, és kiszűri a potenciális problémákat, mielőtt azok a felhasználóhoz jutnának
Biztonsági mechanizmus
Ha az LLM-as-a-judge nem kellően biztos az értékelésben, az eset emberi szakértőhöz kerül, akinek visszajelzése javítja a rendszert
Opcionális integráció
Az MLOps vagy termékfejlesztési folyamatba, hogy az értékelés automatizálható és beépíthető legyen
Kiknek szól?
AI termékcsapatoknak, AI-alapú innovációval foglalkozó szervezeti egységeknek, illetve ezek vezetőinek olyan közép- és nagyvállalatoknál, intézményeknél, amelyek beszélgetésalapú AI megoldást (AI asszisztenst) vezetnek vagy vezetnének be – különösen szabályozott, kritikus vagy szakterület-specifikus környezetekben (pl. banki szektor, logisztika, egészségügy, állami intézmények).
AI-alapú fejlesztésekkel foglalkozó vállalkozásoknak.
Milyen üzleti problémákat oldunk meg?
Hallucinációk
A nagy nyelvi modellek meggyőzőnek tűnő, de valójában téves vagy félrevezető válaszokat is adhatnak.
Megfelelőség
(valamilyen szabálynak, irányelvnek, előírásnak – compliance) biztosítása az AI asszisztens válaszaiban kihívásokkal terhelt.
Következetlen értékelés
Sokszor nehéz objektíven és egységes szempontrendszer alapján megítélni, hogy egy AI asszisztens valóban jó válaszokat ad-e, különösen, ha nagy mennyiségű generált tartalmat kell rövid idő alatt – akár valós időben – ellenőrizni.
Lassú emberi ellenőrzés
A manuális értékelés költséges, és nem skálázható gyors fejlesztési ciklusokhoz.
Eredménytelen visszacsatolási mechanizmusok
A fejlesztők gyakran nem kapnak kellő részletezettségű visszajelzést arról, hogy mit jelent a „jó válasz” az üzlet szempontjából, vagy nem tudják azt megfelelően lefordítani a technológia nyelvére.
Miért válasszon minket?
Gépi tanulási szakértelmet
ötvözünk üzleti folyamatismerettel, így hidat képezünk fejlesztők és szakértők között.
Strukturált megközelítésünkkel
az elvont elvárások mérhető, tesztelhető logikává válnak.
Lean, MVP alapú módszertanunkkal
kis lépésekkel és azonnali eredményekkel indulhat vagy folytatódhat a projekt, az eredmények gyorsan és magabiztosan skálázhatók.
Hogyan működik?
Beszélgetési adatok elemzése
Valódi AI asszisztens-felhasználó interakciók felhasználásával és szakterületi szakértők bevonásával azonosítjuk a releváns értékelési kritériumokat.
Taxonómiaépítés
A kritériumokat szakterület, téma és beszélgetéstípus szerint strukturáljuk, egy folyamatosan fejlődő információs bázist létrehozva
Promptfejlesztés
Promptba injektálható, célzott értékelési komponenseket hozunk létre az egyes kritériumokhoz, ezeket versenyeztetjük és objektív tesztek alapján kiválasztjuk a legeredményesebbeket
LLM-as-a-judge igazítása
Az előző pontok eredményei alapján finomhangoljuk a fejlesztők által az AI asszisztensbe integrált LLM-as-a-judge modell utasításait
Iteráció
Az előző pontokat addig ismételjük, míg a judge LLM működési eredményessége eléri az ügyfél által elvárt szintet
Emberi értékelés beépítése
Olyan folyamatot alakítunk ki, amelyben kockázatelemzés alapján a kevésbé magabiztos LLM-as-a-judge értékelési eredmények emberi szakértői ellenőrzésre kerülnek, és így járulnak hozzá az AI asszisztens hosszú távú fejlesztéséhez
PARTNEREK
Ügyfelek
