Studi kasus solusiAIP518
Evaluasi dan observability mutu AI untuk layanan Energy / utilities
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Utilitas energi dengan aset lapangan dan meter. Pertumbuhan volume membuat cara kerja manual tidak lagi memadai di lingkungan energy / utilities.
Batasan
- Belum ada golden set
- Multi-prompt/versi
- Tim produk vs risk beda bahasa
- Change management staf lapangan
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Tentukan metrik mutu (ketepatan, sitasi, safety) dan tracing.
Deliver
Membangun: Eval harness, prompt/model registry, tracing spans, cost dashboards.
Operate
Menyempurnakan: Gate rilis berbasis eval, sampling produksi, alert drift.
Arsitektur tingkat tinggi
Apptraceeval runnersregistry
Feedback manusia masuk dataset.
Outcome tipikal
Regresi tertangkap sebelum rilis; biaya per tugas lebih terkendali.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Eval otomatis mengganti QA manusia?
Melengkapi; sampling manusia tetap untuk edge case.
Berapa sering eval?
Setiap perubahan prompt/model material + sampling harian.