在扩大人工智能的使用之前，用真实的例子来评估答案

令人信服的答案不一定是正确的。在将人工智能功能放入您的工作流程之前，请构建代表性示例并系统地将输出与任务所需的内容进行比较。

构建评估集

收集常见的、不完整的、不明确的和不寻常的条目。删除或保护个人数据。对于每种情况，写下成功的标准和不可接受的错误。使用代表工作多样性的示例，而不仅仅是简单的案例。

评估单独的维度

检查对来源的保真度、必要要点的覆盖范围、可读性以及信息缺失时的行为。答案可以写得很好并省略重要的警告。记录成功、错误和疑问的例子，并请求了解该过程的人进行审查。

更改后重复

将语句、模板或流程的版本与同一组案例进行比较。这有助于识别回归。初步评估并不能保证未来的表现：投入、产品和模型可能会发生变化。通过访问控制和纠正故障的清晰路径来监控样本。

不要使用单一平均值来隐藏严重错误。如果错误的结果可能造成伤害，请在开始试点之前设置限制、人工审查和暂停使用。

常见问题

需要多少个例子？

足以代表最重要和最困难的案例。小样本量是诊断的开始，而不是统计保证。

可以让AI自己评估吗？

它可以帮助组织比较，但它不应该成为任务后果的唯一判断者。使用明确的标准并由负责人审查。

测试需要重做吗？

是的，当指令、数据、模型或流程发生变化时以及在使用过程中定期发生变化时。

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