Construtor de Suíte de Evals para LLM

Transforme uma meta de qualidade em uma suíte de eval executável, com rubricas e casos adversariais.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Engenharia de IA

O que ele faz

Converte uma meta de qualidade em uma suíte executável, separando checagens determinísticas (schema, regex, latência, custo) das checagens julgadas, que exigem um grader LLM ou uma pessoa. As rubricas usam âncoras observáveis e de decisão binária em vez de "a resposta é boa", pelo menos 30% dos casos gerados são adversariais, e o setup de LLM-as-judge inclui como validar o grader contra labels humanos antes de deixá-lo barrar um release.

Use quando

• Uma feature de LLM que sobe no feeling e em testes manuais
• Mudanças de prompt ou modelo que você hoje não consegue comparar
• Transformar reclamações do suporte em casos de regressão
• Definir um gate de ship/no-ship para uma feature de LLM no CI

O que você recebe

• Design de eval marcando cada dimensão como determinística ou julgada
• Uma rubrica por dimensão julgada, com âncoras observáveis
• Tabela de casos, com no mínimo 30% adversariais e critério de aprovação
• O prompt do grader e como validá-lo contra labels humanos
• Métricas principais, limiar de ship e sinalização de regressão no CI

Como usar

1. Descreva a feature e quem a usa em {{feature_description}}.
2. Escreva em {{success_criteria}} a régua de qualidade e os "nunca pode" explícitos.
3. Cole tráfego representativo em {{sample_inputs}}.
4. Coloque reclamações e falhas reais na íntegra em {{failure_history}} — elas viram os casos de regressão de maior valor.
5. Declare {{eval_budget}} com honestidade (número de casos, custo, frequência, horas de revisão humana); isso define se a suíte é determinística, julgada ou rotulada por humanos.
6. Valide o grader contra labels humanos antes de ligar a suíte no CI.

Tags: llm-evaluation, evals, llm-as-judge, regression-testing, rubric, adversarial-testing, ci

Preço: 10.00 BRL