应用场景 / AI 质量与成本监测

在系统变化时跟踪 AI 质量、响应时间和成本

使用代表性任务评估一个 AI 工作流。持续比较结果，审查失败案例、响应时间和每项成功任务的成本。

此示例用于说明，并非已完成的客户项目。

工作流示意

应用场景

工作流程步骤

确定允许的输入、预期结果、字段检查、来源要求，以及需要人工判断的案例。

衡量成功与失败的运行、响应时间、用量、重试和人工审查投入。使用相同任务比较不同配置。

在模型、提示词、检索或数据变化后重复约定的测试。检查回归问题，并记录每项建议的适用限制。

已运行的 AI 功能可能在配置或数据变化后产生不同结果。在比较质量、响应时间或支出前，先明确什么是成功完成的任务。

工作流示意

拟议评估使用获准的报告比较两种配置，检查提取的金额、报告期间、币种和来源引用。审查人员检查失败案例后，再建议是否采用新配置。

先对工作流、可用日志、数据使用权和测试案例进行付费评估。确定哪些检查可自动运行，哪些需要领域审查人员。通过测试集仅能证明在对应案例和条件下的结果。

商定复查计划、用量预算、失败阈值和运维负责人。模型变更、生产部署和持续事件响应需明确责任及范围。

交付内容

带版本记录的评估集、基线结果和验收标准。

包含失败案例、响应时间、任务成本和已知限制的比较报告。

定期复查，以及针对另行约定的调优或集成工作的建议。

联系

请介绍一个 AI 工作流、用户、可用的评估案例，以及质量或成本问题。我们可据此确定基线评估和定期复查。