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AI Routing

Valutare la qualità delle risposte AI in azienda

Metodi pratici per misurare la qualità degli output AI: criteri di accettazione, valutazione in cieco, verifica automatica e feedback degli utenti.

7 min

Ridurre il costo dell'AI è semplice; ridurlo senza degradare la qualità richiede di sapere cosa significa qualità nel proprio contesto.

Definire i criteri di accettazione

Per ogni caso d'uso: correttezza dei fatti, aderenza al formato richiesto, tono, completezza e assenza di contenuti inventati. Criteri scritti, non impliciti.

Valutazione in cieco

Confrontare le risposte di modelli diversi senza sapere quale le ha prodotte elimina il pregiudizio verso il marchio più noto e produce decisioni migliori.

Verifica automatica

Un passaggio di controllo automatico può intercettare gli errori più frequenti — formato non rispettato, citazioni inesistenti, lunghezza fuori scala — prima che la risposta raggiunga l'utente.

Feedback continuo

Un semplice segnale positivo o negativo da parte degli utenti, aggregato per caso d'uso e modello, è la fonte di miglioramento più economica disponibile.

Domande frequenti

Come si misura l'allucinazione di un modello?+

Verificando la presenza e la corrispondenza delle fonti citate e confrontando le affermazioni fattuali con i documenti di riferimento su un campione di risposte.

Serve un modello che valuta un altro modello?+

È una tecnica efficace per i controlli su larga scala, purché il valutatore sia diverso dal generatore e i criteri siano espliciti.

Ogni quanto rivalutare i modelli in uso?+

A ogni cambio rilevante del catalogo e comunque con cadenza trimestrale, usando lo stesso insieme di richieste di riferimento per rendere i risultati confrontabili.

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