Listen: Building eval systems that improve your AI product
Выпуск подкаста Lenny's Reads посвящён построению систем оценки (eval) для AI-продуктов, которые реально приводят к улучшениям. Обсуждается, почему большинство дашбордов с метриками не работают, и как анализ ошибок помогает выявить ключевые режимы сбоев продукта. Раскрывается роль «principal domain expert» в установлении единого стандарта качества и техники превращения хаотичных заметок об ошибках в чистую таксономию. Рассматривается выбор между code-based проверками и LLM-as-a-judge, а также построение доверия к evals через размеченные людьми ground-truth датасеты. Объясняется, почему бинарные метки pass/fail на практике лучше шкал Лайкерта, и приводятся стратегии оценки многоходовых диалогов, RAG-пайплайнов и agentic workflows. В финале — как CI-страховка и продакшн-мониторинг создают маховик непрерывного улучшения продукта.
Listen: Building eval systems that improve your AI product
Слушайте: построение eval-систем, которые улучшают ваш AI-продукт
If you’re a premium subscriber
Если вы премиум-подписчик
Add the private feed to your podcast app at add.lennysreads.com
Добавьте приватный фид в своё подкаст-приложение по адресу add.lennysreads.com
In this episode, you’ll learn:
В этом эпизоде вы узнаете:
Why most AI eval dashboards fail to deliver real product improvements
How to use error analysis to uncover your product’s most critical failure modes
The role of a “principal domain expert” in setting a consistent quality bar
Techniques for transforming messy error notes into a clean taxonomy of failures
When to use code-based checks vs. LLM-as-a-judge evaluators
How to build trust in your evals with human-labeled ground-truth datasets
Why binary pass/fail labels outperform Likert scales in practice
Evaluation strategies for complex systems: multi-turn conversations, RAG pipelines, and agentic workflows
How CI safety nets and production monitoring work together to create a flywheel of continuous product improvement
Почему большинство дашбордов с AI-эвалами не приводят к реальным улучшениям продуктаКак использовать анализ ошибок, чтобы выявить наиболее критичные режимы сбоев вашего продуктаРоль «principal domain expert» в установлении единой планки качестваТехники превращения хаотичных заметок об ошибках в чистую таксономию сбоевКогда использовать code-based проверки, а когда LLM-as-a-judge оценщиковКак выстроить доверие к вашим evals с помощью размеченных людьми ground-truth датасетовПочему бинарные метки pass/fail на практике превосходят шкалы ЛайкертаСтратегии оценки сложных систем: многоходовых диалогов, RAG-пайплайнов и agentic workflowsКак CI-страховка и продакшн-мониторинг работают вместе, создавая маховик непрерывного улучшения продукта
References:
Ссылки:
AI Evals for Engineers & PMsA Field Guide to Rapidly Improving AI ProductsAligning LLM-Assisted Evaluation of LL…
This post is for paid subscribers
Этот пост — для платных подписчиков
