İhtiyaç ve karar sınırı
İyi görünen birkaç örnek üretim kalitesini kanıtlamaz.
Yapay zekâ değerlendirme kümesi konusunda ilk iş, mevcut davranışı gözlemleyip beklenen sonucu açıkça yazmaktır. İlgili kullanıcıyı, veriyi ve işlemin tamamlandığı noktayı belirlemeden araç seçimine geçmeyin. Bu rehberdeki örnek bir uygulama senaryosudur; gerçekleşmiş bir müşteri sonucu veya performans garantisi değildir.
Uygulama yaklaşımı
Gerçek görevlerden temsilci soru, beklenen davranış ve hata sınıfları oluşturun.
Örnek senaryo: Destek botu hem cevaplanabilir hem bilinmeyen sorularla sınanır. Bu akışı önce sınırlı veriyle çalıştırın. Girdiyi, yetkili kullanıcıyı ve beklenen çıktıyı aynı kayıtta tutun. Gereken bağımlılıkları ve hata durumunda sorumluluğun hangi ekipte olduğunu görünür hâle getirin; böylece çözüm yalnızca normal koşullara bağlı kalmaz.
Kaçınılacak hata
Sadece eğitimde görülen örneklerle değerlendirme yapmak sonucu şişirir.
Bu riski kabul kriterine dönüştürün: beklenmeyen girdi, eksik izin veya kesilen işlem sırasında sistemin ne yapacağı belli olmalıdır. Sorunu gizleyen genel bir başarı mesajı yerine gerçek durumu gösterin. Düzeltmenin başka bir kullanıcı akışını bozmadığını kontrol etmek için önceki davranışı da karşılaştırmaya dahil edin.
Doğrulama ve takip
Her model değişiminde aynı bağımsız kümeyi çalıştırın.
Test sonucunu yalnızca geçti veya kaldı diye kaydetmeyin. Kullanılan ortamı, örnek veriyi, gözlenen sonucu ve kalan sınırlamayı belirtin. Yayın sonrası aynı kontrolü gerçek kullanım sinyalleriyle gözden geçirin. Yeni bir araç ya da sürüm geldiğinde önce bu kabul kaydını yeniden çalıştırın; kararın gerekçesi değişmişse yaklaşımı küçük adımlarla güncelleyin.