Studi kasus solusiAIP278
Evaluasi dan observability mutu AI untuk layanan Gudang / WMS
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
Gudang 3PL atau in-house dengan picking packing. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di gudang / wms.
Batasan
- Belum ada golden set
- Multi-prompt/versi
- Tim produk vs risk beda bahasa
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Tentukan metrik mutu (ketepatan, sitasi, safety) dan tracing.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: Eval harness, prompt/model registry, tracing spans, cost dashboards.
Operate
Menjaga: 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.