Техники корректировки и оценка качества

Языковые модели недетерминированы: один и тот же запрос может дать разные ответы, модель может неверно интерпретировать контекст или уверенно выдать неточный результат. Это особенность технологии, с которой нужно уметь работать.

Мы применяем несколько методов, которые повышают стабильность и точность ответов.

Promting techniques and the ReAct framework

Техники корректировки работы модели

Self Consistency

Модель запускается несколько раз с одинаковым запросом, результаты сравниваются, и выбирается наиболее повторяющийся ответ.

Снижает влияние случайных отклонений.

Chain-of-Thought

Модель строит последовательную цепочку рассуждений перед финальным ответом.

Это улучшает качество анализа сложных запросов и делает логику прозрачной.

Агентный подход (ReAct)

Модель работает в цикле: рассуждает, обращается к внешним источникам (базам данных, API, поиску), получает данные и продолжает рассуждение.

Решения работают с реальными актуальными данными.

Каждое решение мы тестируем до запуска и после изменений. Оцениваем корректность ответа, релевантность вопросу, соответствие заданным правилам и тону, количество затраченных токенов и время выполнения. Все результаты сохраняются в истории — это позволяет сравнивать версии промптов между собой и выбирать ту, которая показывает лучший результат по совокупности метрик.

Применение техник корректировки и систематическая оценка качества позволяют повышать точность ответов модели итерационно — на основе данных, а не интуиции.