Этап 11 из 18 · ≈ 6 ч

Онлайн-оценка и эксперименты

Полезно знать с Middle

Обратная связь пользователей, A/B-тесты моделей и промптов, бизнес-метрики.

Офлайн-набор не покрывает всего разнообразия реальных запросов. Окончательно качество проверяют на пользователях.

Что важно знать

  • Явные сигналы: оценки ответа, жалобы. Их мало и они смещены.
  • Неявные: повторил ли пользователь вопрос, скопировал ли ответ, позвал ли оператора, решилась ли задача.
  • A/B-тест новой модели или промпта на доле трафика с заранее выбранной метрикой.
  • Бизнес-метрики — доля обращений без оператора, время решения, конверсия — то, ради чего систему строили.
  • Быстрый откат: модель и промпт переключаются конфигурацией, а не выкаткой кода.

Критерии освоения

Middle ≈ 6 ч

  • Собирает явные и неявные сигналы пользователей и связывает их с конкретными ответами

Практика. Добавить в ассистента оценку ответа и сбор неявных сигналов и построить дашборд качества по дням.

Senior ≈ 6 ч

  • Планирует A/B-тест модели или промпта с бизнес-метрикой и критериями остановки
  • Строит цикл улучшения системы на данных эксплуатации

Практика. Спланировать и провести A/B-тест новой версии промпта на доле трафика с заранее заданными критериями.

Проверка знаний

Войдите, чтобы пройти тест: сданный тест отмечает тему пройденной на карте и в ИПР.

Вопросы с собеседований

Смотреть все
Почему хорошая офлайн-метрика модели не гарантирует успех в продакшене и как проверить модель онлайн?Middle

Офлайн-метрика (ROC-AUC, RMSE) считается на исторических данных и не равна бизнес-цели: модель меняет поведение пользователей, данные могли устареть, есть утечки и training-serving skew. Окончательное решение — онлайн-эксперимент: A/B-тест по бизнес-метрике…

Полный разбор
Как использовать данные эксплуатации LLM-системы для её улучшения?Senior

Каждый диалог — сигнал. Собирать трассы и обратную связь (оценки, правки оператора, повторные вопросы, передачи), отбирать проблемные и показательные случаи, размечать их, превращать в примеры набора оценки, улучшения промптов и поиска, а накопив достаточно …

Полный разбор
Какие сигналы пользователей собирать для оценки LLM-продукта?Middle

Явные сигналы: оценка ответа (палец вверх или вниз), комментарий, жалоба — их мало и они смещены к крайним эмоциям. Неявные: пользователь скопировал или принял ответ, переспросил то же другими словами, сгенерировал заново, отредактировал черновик (насколько…

Полный разбор
Что записывать в трассу LLM-приложения и какие инструменты для этого есть?Middle

Трасса — дерево шагов одного запроса: вызовы модели (промпт, ответ, модель и её версия, параметры, токены, стоимость, задержка, время до первого токена), поиск (запрос, найденные фрагменты с оценками), инструменты (аргументы, результат, ошибка), версия…

Полный разбор
Как оценивать качество ответов LLM?Middle

Собрать набор тестовых примеров с ожидаемым результатом, выбрать метрики под задачу и прогонять его при каждом изменении промпта, модели или поиска.

Полный разбор

← Вся карта «ИИ-инженер»

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования