Привіт, друзі! Сьогодні ми поринемо у світ, де навіть найскладніші технічні речі стають зрозумілими, наче рецепт борщу від бабусі. Мене звати Ліла Харт, і я обожнюю шукати неочікувані історії в технологіях. Часом мені здається, що AI – це як той кіт, якого ви обожнюєте, але ніколи на 100% не розумієте, чому він робить те, що робить.
А якщо спробувати його “оцінити”, тобто зрозуміти, чому він муркнув саме зараз?
Саме про це ми й поговоримо сьогодні – про те, як “оцінювати” роботу наших AI-агентів, щоб вони не просто працювали, а працювали надійно й передбачувано.
Минулого тижня мій друг, справжній майстер автоматизації, показав мені один інструмент, який кардинально змінив його погляд на розробку AI-систем. Це щось настільки фундаментальне, але водночас настільки часто ігнороване, що я просто мусила про це розповісти. Йдеться про “оцінювання робочих процесів”, або, як кажуть технарі, workflow evaluation. Звучить, можливо, трохи нудно, але повірте, ця штука – секретний інгредієнт, який перетворить вашого AI-помічника з незрозумілого мага на справді цінного члена команди.
Що таке “оцінювання” простими словами?
Уявіть, що ви печете торт. Ви додаєте цукор, бо думаєте, що це зробить його солодшим. Це ваша гіпотеза. Спекли торт, спробували – і, так, він дійсно солодший! Чудово! Але чи був він достатньо солодшим? Чи, можливо, ви додали забагато цукру, і тепер це вже не торт, а цукерка?
Ось тут і приходить на допомогу “оцінювання”. Це, по суті, підтвердження вашої гіпотези об’єктивними доказами. Коли ви щось змінюєте в AI-системі (наприклад, додаєте новий параметр у “рецепт” промпта), ви робите це з певною метою. Ви гіпотезуєте: “Якщо я зроблю ось так, результат буде кращим”. А потім ви запускаєте систему і судите: “Ну, здається, стало краще”. Але часто це “здається” – лише ваші припущення. Оцінювання ж дозволяє подивитися на дані, на цифри і сказати: “Так, моя гіпотеза підтвердилася, ось докази”. Або ж: “Ні, моя ідея виявилася хибною, і ось чому”.
Чому AI-оцінювання – це не те саме, що оцінка звичайного коду?
Гаразд, я розумію, що ви можете подумати: “Ліло, оцінювати робочі процеси – це ж завжди було!” Звісно, так. Ми оцінюємо, чи правильно працює наш код, чи правильно він виконує завдання. Але AI, особливо великі мовні моделі (LLMs), – це зовсім інша історія. Це ніби порівнювати бухгалтерський звіт із настроєм вашої кішки.
Чому? Бо AI – це часто “чорна скринька”. Ми даємо їй інструкцію, а вона видає результат. І як саме вона його видала, часто залишається загадкою. Якщо ви запитаєте одну й ту ж людину двічі про те саме, вона, ймовірно, дасть однакову відповідь. А ось AI… ви можете їй надіслати той самий запит сто разів, і отримати сто трохи різних варіацій відповіді.
Це як з котом: ви йому даєте ту саму іграшку, а він то її гризе, то носить, то закопує. До того ж, наша улюблена магія AI залежить від ймовірностей, “температури” (temperature) та контексту. Це такі собі “спеції”, які ми можемо додавати, щоб впливати на те, як AI поведеться. І, звісно, моделі постійно оновлюються. Вийшла нова, “свіжіша” модель, яка дешевша й швидша – чи варто її використовувати? А чи не погіршить вона результат? Уся ця плутанина впливає на метрики, які нам дійсно важливі:
- Продуктивність: як добре працює?
- Надійність: чи працює стабільно?
- Ефективність: чи не витрачає даремно ресурси (час, гроші)?
- Якість: чи відповідає результат нашим очікуванням?
Тому, коли ми говоримо про AI, без системи оцінювання – ми ніби пливемо без компаса.
Ізолюємо змінні, як досвідчений кухар
Знаєте, що ще робить AI таким таємничим? Ми часто хочемо покращити його роботу, але робимо це комплексно.
Наприклад, ви незадоволені відповіддю AI, і замість того, щоб змінити одне слово у промпті, ви додаєте два нові абзаци. Потім AI починає працювати гірше. І що робити? Ви не знаєте, що саме ви “зламали” – чи то одне слово, чи то новий абзац, чи їхню комбінацію. Це як намагатися приготувати ідеальну страву: ви забули додати сіль, але потім вирішили запхати в каструлю ще й перець, кріп, базилік, та ще й пересолили. І коли страва не вдалася, ви не знаєте, який саме інгредієнт став причиною. Саме тому, ізоляція змінних – найважливіше правило в оцінюванні AI. Ставтеся до цього як до наукового експерименту. Змінюйте лише один параметр за раз. Вивчаєте новий LLM? Залиште той самий промпт. Змінюєте промпт? Залиште ту саму модель. Документуйте кожен крок: що ви змінили, чому, і який результат отримали. Ось тоді ви зможете зрозуміти, що саме дає приріст, а що – ні.
Які саме змінні варто тестувати?
- Формулювання промпта: найочевидніше.
- Сама LLM: різні моделі мають різні сильні сторони.
- Параметри моделі: temperature, top_p тощо.
- Дизайн робочого процесу: послідовність кроків.
- Способи підготовки даних: як ви “годуєте” AI перед тим, як він почне працювати.
Датасет – основа основ, або “Годуємо AI правильно”
Але найважливіше, найголовніше – це ваш датасет. Це основа вашого “тестового торта”. Він має бути “ground truth” – тобто, абсолютною істиною, еталоном, за яким ви порівнюєте результати.
Як має виглядати “добрий” датасет?
- Точний: відповіді мають бути правильними.
- Послідовний: однакові вхідні дані – однаково правильні вихідні.
- Вичерпний: охоплює різні сценарії, навіть неочікувані.
- Репрезентативний: відображає реальні дані, з якими AI буде працювати.
- З покриттям крайніх випадків: що станеться, якщо AI побачить щось абсолютно нове?
- Достатньо великий: щоб можна було робити статистичні висновки.
Де взяти такі дані?
- Старі, але якісні запити клієнтів.
- Відповіді експертів.
- Найкращі маркетингові матеріали (якщо це стосується контенту).
- І, звісно, експерти з предметної області, які робили це вручну до вас. Вони – ваші скарби!
Наприклад, якщо ви створюєте AI для написання постів у LinkedIn, беріть найкращі пости, які вже показали чудовий результат, і використовуйте їх як еталон.
Чому дані – це все?
Все просто: хороші дані = хороша оцінка, хороший AI. Погані дані – це ніби ви вчите дитину англійської, показуючи їй лише слова з табличок множення. Ви просто тренуєте AI бути… гіршим. Це як давати дитині цукерку щоразу, коли вона каже “мама”, але при цьому вона промовляє це як “маффа”.
Ви ж не хочете, щоб ваш AI постійно робив одні й ті ж помилки, і щоб ви його ще й за це “нагороджували”? Щодо кількості даних: чим більше, тим краще. Але якщо ви тільки-но починаєте, 50-100 прикладів – це вже добре для перших тестів.
Проте, щоб бути готовим до продакшену, вам знадобиться від 250 до 750 прикладів, а то й більше, особливо для критично важливих систем. Збирати дані поступово, протягом місяців, набагато легше, ніж намагатися зробити це за один раз. І тоді ви матимете дані, які відображають реальні, а не лише минулотижневі, умови.
Переходимо до практики: n8n на допомогу!
А тепер давайте нарешті подивимось, як це все працює в реальному житті. Ми будемо використовувати потужний інструмент для автоматизації – n8n n8n: офіційний сайт.. Він дозволяє будувати складні робочі процеси, і, що найголовніше, має вбудовані інструменти для оцінювання. У n8n є кілька нових вузлів (nodes) для роботи з оцінкою:
- Trigger: запускає процес.
- Check if evaluating: перевіряє, чи ми зараз у режимі оцінки.
- Set metrics: встановлює метрики, за якими будемо оцінювати.
- Set outputs: записує результати.
Уявіть, що наш AI-агент має аналізувати вхідні електронні листи, визначати їхню категорію (наприклад, “Білінг”, “Підтримка”) та пріоритет (високий, середній, низький).
Крок 1: Підготовка даних.
Ми готуємо наш датасет. Це, по суті, таблиця з прикладами листів, де вже вказано, яка повинна бути правильна категорія та пріоритет. Наприклад, 6 гарних прикладів.
Крок 2: Налаштування робочого процесу.
Ми підключаємо всі наші вузли. Коли лист надходить, AI його обробляє. Якщо ми в режимі оцінки, система записує відповіді AI (категорію та пріоритет) у нашу таблицю даних. Потім ми можемо запустити сам процес оцінювання, і n8n покаже нам, скільки токенів було використано, скільки часу це зайняло, і, найголовніше, чи правильну категорію та пріоритет визначив AI.
Перший запуск (без “системного промпта”): Уявіть, ми запускаємо цей процес. AI, без жодних додаткових інструкцій, намагається визначити категорію та пріоритет. І що ми бачимо? Наприклад, категорії визначені неправильно (0% точності!), а пріоритет – частково правильно (67% точності). Це нормальна ситуація для “сирого” AI.
Цікаво знати: Чому так сталося? Тому що AI, по суті, не знав, які саме категорії існують. Він намагався вгадати.
Крок 3: Покращення за допомогою промпта.
Тепер ми додаємо системний промпт до нашого AI-агента. У ньому чітко прописуємо: “Ось категорії, з яких ти можеш обирати: Білінг, Підтримка, Доставка…”. Це як дати тому ж коту конкретну іграшку, а не просто спостерігати, як він полює на пилинки.
Другий запуск (з “системним промптом”):
Ми запускаємо оцінювання знову. І що відбувається? О, диво! Тепер категорія визначається 100% правильно! А пріоритет – все ще 67%. Чому? Тому що на пріоритет впливають інші фактори, і нам, можливо, потрібно буде щось ще змінити. Але найголовніше – ми точно знаємо, що саме покращило результат (системний промпт)! Ми можемо робити це крок за кроком, поліпшуючи нашу систему.
Оцінювання на основі “штучного інтелекту”
AI? Так, це можливо! Але що робити, коли нам потрібно оцінити щось більш складне, ніж просте співпадіння тексту? Наприклад, наскільки відповідь AI є “корисною” або “схожою” на бажану? Тут нам на допомогу приходять AI-базовані метрики.
Уявіть, що AI має знайти відповідь на запитання клієнта у базі знань і надати йому максимально точну відповідь. Як оцінити, наскільки ця відповідь “правильна”?
У n8n є вузол Set metrics, який може використовувати LLM для оцінки. Ми задаємо йому:
- Очікуваний (правильний) відповідач.
- Фактичний відповідач від нашого AI-агента.
- Системний промпт, який інструктує LLM оцінити, наскільки фактичний відповідач схожий на очікуваний (за шкалою від 1 до 5, наприклад).
Важливе зауваження: Іноді цей вузол може працювати некоректно. Але є лайфхак: ми можемо взяти той самий системний промпт і вручну передати його разом з очікуваною та фактичною відповідями до іншого AI-агента, який потім видасть нам результат.
Найголовніше – використовуйте ту саму модель AI для всіх ваших тестів. Це як мати одного й того самого суддю для всіх змагань.
Тестування різних моделей:
Давайте протестуємо дві моделі: GPT-4 mini та GPT-3.5 Turbo Flash. Припустимо, що Flash буде працювати швидше і, можливо, точніше.
- GPT-4 mini: Отримали оцінку 3.5 з 5. Час виконання – середній.
- GPT-3.5 Turbo Flash: Отримали оцінку 4.3 з 5! І це було швидше та дешевше!
Ось тобі й маєш! Ми не просто “відчули”, що Flash кращий. Ми отримали об’єктивні дані, які підтвердили, що нова модель дійсно покращує результат. Це безцінно!
Висновок, або “Що далі?”
Бачите, оцінювання робочих процесів – це не якась там заумна технічна штука для обраних. Це ваш компас, ваш лакмусовий папірець, ваш надійний помічник у світі AI.
Це дозволяє нам:
- Перетворювати гіпотези на доведені факти.
- Розуміти, що саме працює, а що ні.
- Систематично покращувати наших AI-агентів.
- Вибирати найкращі моделі та налаштування.
А найприємніше – це те, що інструменти на кшталт n8n роблять цей процес доступним, навіть якщо ви не програміст.
Підсумовуючи вище сказане, ми побачили, як важливо оцінювати роботу AI. Від простого співпадіння тексту до складних оцінок корисності – все це стає реальністю завдяки правильним методам та інструментам. Це дозволяє нам не просто створювати AI-системи, а будувати надійні, ефективні та прогнозовані рішення.
Що ж робити далі?
- Спробуйте самі!
Завантажте приклади робочих процесів та датасети, які ми сьогодні розглядали. Спробуйте їх в n8n. Це найкращий спосіб зрозуміти, як це працює. - Ізолюйте ваші змінні.
Коли будете тестувати щось нове, змінюйте лише один параметр. Це ваш золотий стандарт. - Збирайте дані.
Навіть маленькі кроки зі збору даних зараз допоможуть вам у майбутньому. - Не бійтеся експериментувати!
AI – це поле для досліджень. Оцінювання – це ваш ключик до успіху.
Я впевнена, що освоївши оцінювання робочих процесів, ви виведете ваші AI-автоматизації на абсолютно новий рівень. Адже справжня магія починається там, де закінчується здогадка і починається перевірений факт. Дякую, що були зі мною! До нових зустрічей у світі технологій, де історії оживають!
