Studiu de caz

Prinderea unui chatbot AI care regresa la fiecare schimbare de prompt

Asistentul regresa la fiecare schimbare de prompt, fără nimic care să prindă asta. Am construit suita de evaluare care a transformat asta într-o poartă.

Chatbot AI de suport · comportament LLM
fără acoperire de evaluareset de referință gradat pe CI

Provocarea

Un chatbot AI de suport activ regresa la fiecare schimbare de prompt — o mică modificare de formulare strica în tăcere răspunsuri care funcționau, și nimeni nu observa până când utilizatorii se plângeau.

Contextul

Echipa itera rapid pe prompturi și schimba modele, fără vreo modalitate de a spune dacă o schimbare ajută sau strică. Calitatea era o chestiune de opinie, iar fiecare release era un pariu.

Ce am făcut

  • Am construit un set golden de întrebări reprezentative și comportamente așteptate din conversații reale.
  • Am evaluat răspunsurile pentru fidelitate, corectitudine și ton, semnalând halucinațiile și contextul pierdut.
  • Am integrat evaluările în CI, ca fiecare schimbare de prompt sau model să fie punctată înainte să poată ajunge live.
  • Am predat suita și poarta de CI, ca echipa să le extindă în continuare.

Rezultatul

Schimbările de prompt și de model sunt acum punctate automat, iar o regresie blochează release-ul în loc să ajungă la utilizatori. Calitatea a trecut de la opinie la un număr în care echipa are încredere.

Stack
promptfooRagasLangSmith
Cere un audit gratuit

Livrează următorul release fără să-ți ții respirația.

Spune-ne ce construiești — sau ce se strică. Răspundem într-o zi lucrătoare cu un plan concret, nu cu o prezentare de vânzări.

Sau, calea directă
contact@qatestingplus.com
Răspunsuri de la un om, nu de la un CRM.

Prin trimiterea acestui mesaj, ești de acord cu Politica de confidențialitate.