Q: How do I evaluate complex multi-step workflows? – Hamel’s Blog - Hamel Husain
Хамел Хусейн объясняет, как оценивать сложные многошаговые рабочие процессы на основе LLM. Ключевая рекомендация — логировать весь процесс от исходного триггера до итогового бизнес-результата, включая вызовы LLM, использование инструментов, одобрения людьми и записи в базу данных. Следует применять одновременно метрики результата (полнота, точность, форматирование) и метрики процесса (число шагов, время, потребление ресурсов), причём с процессных сбоев удобнее начинать, так как они более детерминированы. Анализ ошибок нужно сегментировать по стадиям рабочего процесса, уделяя приоритет ранним стадиям, поскольку ошибки каскадно нарастают в цепочках LLM. Для поиска узких мест автор предлагает использовать матрицы переходных сбоев, сопоставляющие последнее успешное состояние с местом первого отказа.
Логируйте весь рабочий процесс — от исходного триггера до итогового бизнес-результата. Включайте в трассировки вызовы LLM, использование инструментов, одобрения людьми и записи в базу данных. Эта прозрачность понадобится вам, чтобы корректно диагностировать сбои.
Используйте как метрики результата, так и метрики процесса. Метрики результата проверяют, что итог соответствует требованиям: был ли бизнес-кейс полным? Точным? Правильно отформатированным? Метрики процесса оценивают эффективность: число шагов, затраченное время, потребление ресурсов. Сбои процесса часто проще отлаживать, поскольку они более детерминированы, поэтому беритесь за них в первую очередь.
Сегментируйте свой анализ ошибок по стадиям рабочего процесса. Сбои на ранней стадии (понимание ввода пользователя) отличаются от сбоев на средней стадии (обработка данных) и сбоев на поздней стадии (форматирование вывода). Улучшения на ранней стадии дают больший эффект, поскольку ошибки каскадно нарастают в цепочках LLM.
Используйте матрицы переходных сбоев, чтобы анализировать, где ломаются рабочие процессы. Постройте матрицу, показывающую последнее успешное состояние в сопоставлении с местом, где произошёл первый сбой. Это выявляет горячие точки сбоев и подсказывает, куда вкладывать усилия по отладке.
Эта статья — часть нашего AI Evals FAQ, сборника частых вопросов (и ответов) об оценке LLM. Посмотреть все FAQ или вернуться на главную.