ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการประเมิน AI

มันผสมผสานตัวอย่างตัวอย่าง กฎการให้คะแนนที่ชัดเจน และการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดการตอบสนอง API ที่ประสบความสําเร็จหรือการสาธิตที่สมบูรณ์แบบไม่ได้หมายความว่าระบบทํางานตามที่ตั้งใจไว้ได้อย่างน่าเชื่อถือ

ประเด็นสำคัญ

• ตั้งค่าเกณฑ์การยอมรับก่อนการทดสอบ
• เก็บชุดการประเมินไว้ให้เรียบร้อย
• วัดเนื้อหา ผลลัพธ์ของเวิร์กโฟลว์ และการจัดการความล้มเหลวแยกกัน

เขียนเกณฑ์การยอมรับก่อนระบุข้อมูลนําเข้า ผลลัพธ์ที่คาดหวัง ข้อผิดพลาดที่ยอมรับได้ ข้อจํากัดเวลาตอบสนอง และเงื่อนไขที่ควรทําให้ระบบงดเว้นหรือยกระดับรวมข้อมูลพื้นฐานง่าย ๆ เพื่อแสดงว่าความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นให้ประโยชน์ในทางปฏิบัติหรือไม่สร้างชุดการพัฒนาและการประเมินผลแยกกันตัวอย่างการพัฒนารองรับการวนซ้ํา;ชุดที่เก็บไว้จะทดสอบตัวเลือกหลังจากที่เลือกแล้วการปรับแต่งชุดทดสอบสุดท้ายซ้ํา ๆ จะทําให้มันกลายเป็นชุดพัฒนาอีกชุดหนึ่งบันทึกเวอร์ชันเพื่อให้คะแนนที่เปลี่ยนแปลงสามารถสืบย้อนกลับไปยังข้อมูล คําสั่ง โมเดล หรือการให้คะแนนที่เปลี่ยนแปลงใช้ตัวชี้วัดที่เหมาะสมกับงานตัวจําแนกต้องการการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดเฉพาะคลาส;ตัวสรุปต้องตรวจสอบความสอดคล้องและความครอบคลุมของข้อเท็จจริง;ตัวแทนต้องตรวจสอบการกระทําที่ทําเสร็จแล้วและผลข้างเคียงที่ไม่คาดคิดรวมกรณีที่ยาก ไม่ใช่แค่ข้อมูลนําเข้าทั่วไปทบทวนผลลัพธ์โดยคํานึงถึงความไม่แน่นอนและผลกระทบความล้มเหลวที่เกิดขึ้นไม่บ่อยอาจสําคัญกว่าความแตกต่างของถ้อยคําที่ไม่เป็นอันตรายหลายอย่าง ทําซ้ํางานสุ่มให้พอที่จะเข้าใจความแปรปรวน และบันทึกว่าการประเมินผลใดไม่ได้แสดงถึงการใช้งานจริงการประเมินสนับสนุนการตัดสินใจ;มันไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอน

1. เตรียมใบแจ้งหนี้ที่สร้างขึ้นใหม่โดยมียอดรวมย่อย 80, ภาษี 8 และรวม 88 บวกกับใบแจ้งหนี้อีกใบที่ไม่มียอดรวม
2. แยกการสกัดฟิลด์และความสอดคล้องทางคณิตศาสตร์กําหนดให้ระบุค่าที่ขาดหายอย่างชัดเจนสําหรับเอกสารที่สอง
3. เพิ่มกรณีที่มีตัวเลขไม่เกี่ยวข้องใกล้ป้ายรวมเพื่อตรวจสอบว่าระบบคิดค้นคําตอบที่สะดวกหรือไม่

แบบฝึกหัดนี้นิยามความถูกต้องมากกว่าการคืนค่า JSON ที่สมบูรณ์