Скачать или смотреть От анализа ошибок к лучшим подсказкам: недостающий шаг, который пропускает большинство команд

Вы провели анализ ошибок. Запустили оценочные тесты. Вы выявили проблемы. Теперь возникает важный вопрос, который задают все: как на самом деле улучшить системные инструкции и подсказки на основе полученных данных?

Реальность такова: вы работаете с образцами, а не анализируете каждую отдельную трассировку. Вы проводите оценочные тесты, выявляете закономерности ошибок в данных образца, а затем принимаете решения о том, как исправить основные проблемы. Но какие методы действительно работают, когда вам нужно обновить системные инструкции или уточнить определения инструментов?

Именно здесь теория встречается с практикой в ​​разработке продуктов LLM. Выявление ошибок — это только начало. Самое сложное — превратить эти результаты в конкретные улучшения подсказок, которые работают масштабно. Разные типы ошибок требуют разных решений: для некоторых нужны более чёткие инструкции, для других — более качественные примеры, для некоторых — переработка инструментов.

Команды, которые в этом преуспевают, разработали системные подходы, позволяющие перейти от «вот что сломалось» к «вот конкретное изменение, которое это исправит», не создавая новых проблем.

Как вы превращаете анализ ошибок в быстрые улучшения?

#ОперативноеИнжиниринг #LLMOps #ИнжинирингИИ #РазработкаИИПродукта #ОценкаLLME #МашинноеОбучение