Systems.Education: Системный Анализ и Проектирование информационных систем: архитектура, интеграции, базы данных

Системные аналитики умеют мастерски структурировать ТЗ, но теряются при работе с ИИ. Проблема в том, что мы оцениваем качество ответов интуитивно — по принципу «нравится — не нравится», игнорируя объективные метрики.

Ключевые метрики для оценки ответов ИИ:
1️⃣ Релевантность — насколько точно ответ соответствует запросу (1-10)
2️⃣ Полнота — процент покрытия необходимой информации
3️⃣ Ясность — структурированность и понятность текста (0-1)
4️⃣ Фактическая точность — доля проверяемых и корректных утверждений в ответе, критично для предотвращения галлюцинаций ИИ
5️⃣ Косинусная близость — семантическое сходство через векторные представления

Эти метрики работают как KPI для промпт-инжиниринга — вместо субъективных ощущений мы работаем с конкретными числами. Разберём, как применять их на конкретном примере — планирование семейного отпуска. ⬆️

Разница между «случайным» и «профессиональным» ответом ИИ измеряется объективными числовыми показателями. Комбинация базовых метрик (релевантность, полнота, ясность) с продвинутыми техниками (косинусная близость для семантического соответствия, фактическая точность для предотвращения галлюцинаций) дает точную диагностику качества ответа.

На воркшопе «Промпт-инжиниринг для системных аналитиков» мы детально разберем применение количественных метрик в реальных рабочих процессах, научимся выбирать оптимальные показатели для разных типов задач и покажем, как интегрировать измеримую оценку качества ответов ИИ в повседневную работу с искусственным интеллектом.

#воркшоп@systems_education #ИИ@systems_education #архитектура@systems_education

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥4👍3❤1

www.group-telegram.com/jp/systems_education.com/1886

1.71K viewsSep 30 at 15:24

Системные аналитики умеют мастерски структурировать ТЗ, но теряются при работе с ИИ. Проблема в том, что мы оцениваем качество ответов интуитивно — по принципу «нравится — не нравится», игнорируя объективные метрики.

Ключевые метрики для оценки ответов ИИ:
1️⃣ Релевантность — насколько точно ответ соответствует запросу (1-10)
2️⃣ Полнота — процент покрытия необходимой информации
3️⃣ Ясность — структурированность и понятность текста (0-1)
4️⃣ Фактическая точность — доля проверяемых и корректных утверждений в ответе, критично для предотвращения галлюцинаций ИИ
5️⃣ Косинусная близость — семантическое сходство через векторные представления

Эти метрики работают как KPI для промпт-инжиниринга — вместо субъективных ощущений мы работаем с конкретными числами. Разберём, как применять их на конкретном примере — планирование семейного отпуска. ⬆️

Разница между «случайным» и «профессиональным» ответом ИИ измеряется объективными числовыми показателями. Комбинация базовых метрик (релевантность, полнота, ясность) с продвинутыми техниками (косинусная близость для семантического соответствия, фактическая точность для предотвращения галлюцинаций) дает точную диагностику качества ответа.

На воркшопе «Промпт-инжиниринг для системных аналитиков» мы детально разберем применение количественных метрик в реальных рабочих процессах, научимся выбирать оптимальные показатели для разных типов задач и покажем, как интегрировать измеримую оценку качества ответов ИИ в повседневную работу с искусственным интеллектом.

#воркшоп@systems_education #ИИ@systems_education #архитектура@systems_education