Рубрикатор качества
AI Quality · LLM-as-a-judge
Анализ качества ответов AI и LLM
Автоматическая оценка ответов LLM по шести метрикам через LLM-as-a-judge. Получите JSON-отчёт с вердиктом по каждому вопросу — релевантность, полнота, точность, тональность, формат и стабильность.
LLM-as-a-judgeобъективная оценка
6 метрикполное покрытие качества
JSON-отчётмашиночитаемый результат
Quality verdict
Фактическая точность ниже порога
Релевантность и полнота прошли. Модель добавляет факты без опоры на контекст. Recommend: усилить system prompt.
Questions80 done
Passed5 / 6
GateNot ready
Релевантность
Порог ≥ 0.8
Полнота
Порог ≥ 0.8
Фактическая точность
Порог ≥ 0.75
Тональность
Порог ≥ 0.9
Шесть метрик
Полная картина качества ответов.
Каждая метрика отвечает на конкретный вопрос о поведении модели. Вместе они дают системный взгляд — не «модель хорошая или плохая», а «где конкретно теряется качество».
Релевантность
Отвечает ли модель именно на вопрос пользователя. LLM-as-a-judge сравнивает вопрос и ответ по смыслу, игнорируя длину и стиль.
Полнота
Охвачены ли все аспекты запроса. Даже корректный ответ может упустить часть требований — эта метрика это фиксирует.
Фактическая точность
Нет ли в ответе утверждений, противоречащих эталонному контексту или источнику. Главная защита от галлюцинаций.
Тональность
Соответствует ли стиль ответа требуемому: нейтральный, официальный, дружелюбный. Критично для продуктов с брендовым голосом.
Устойчивость формата
Следует ли модель заданному шаблону вывода: JSON, markdown, пронумерованный список. Важно для downstream-парсеров.
Стабильность
Насколько сильно разброс ответов при одном и том же запросе. Высокая вариативность — сигнал нестабильной температуры или промпта.
Как работает оценка
LLM-as-a-judge: строгость без субъективности.
Судья-модель получает вопрос, ответ тестируемой модели и (опционально) эталонный ответ. Для каждой метрики она выносит вердикт с числовым баллом и обоснованием. Промпты калибруются на контрольной выборке — расхождение с human-оценкой не превышает 8%.
Итоговый отчёт — JSON с баллами по каждому вопросу и агрегированными значениями. Машиночитаемый формат позволяет встроить оценку в CI/CD и блокировать деплой при снижении качества.
01Подключите endpoint и загрузите датасет вопросов.
02Задайте пороги по каждой метрике под ваш продукт.
03Получите JSON-отчёт с вердиктом pass/fail по каждому вопросу.
Пример JSON-вердиктаanswer-quality report
Релевантность0.87 ✓ pass
Полнота0.91 ✓ pass
Фактическая точность0.78 ⚠ warn
ТональностьOK ✓ pass
Устойчивость формата✓ pass
Стабильностьσ=0.04 ✓ pass
Overall: 5/6 passed Gate: NOT READY — fix accuracy
Deliverables
Что вы получаете после оценки.
Датасет вопросов и эталонных ожиданий
LLM-as-a-judge оценки
Дашборд с трендами и проблемными темами
Процесс
От запроса до отчёта — четыре шага.
1
Разбираем пользовательские сценарии и логи
2
Проектируем метрики качества
3
Собираем тестовый датасет
4
Настраиваем регулярную оценку и отчетность
FAQ
Частые вопросы.
Вопросы и ответы
Что такое LLM-as-a-judge и насколько он объективен?
LLM-as-a-judge — это подход, при котором отдельная языковая модель (обычно более мощная, чем тестируемая) оценивает качество ответа по заданным критериям. Объективность обеспечивается калиброванным промптом, согласованностью с human-оценщиками на контрольной выборке и использованием нескольких прогонов для усреднения.
Нужно ли готовить датасет заранее или вы помогаете с этим?
Мы помогаем составить датасет: собираем реальные вопросы из логов или генерируем синтетические по вашему домену, добавляем эталонные ответы и граничные кейсы. Для первого прогона достаточно 50–100 вопросов.
Как часто нужно проводить оценку качества?
Минимум — после каждого изменения системного промпта, модели или retrieval-конфигурации. В зрелом продукте оценка запускается автоматически в CI/CD при каждом PR, затрагивающем LLM-логику.
Можно ли интегрировать оценку в CI/CD pipeline?
Да. DeepThroat возвращает JSON-отчёт с вердиктом pass/fail по каждой метрике. Вы прописываете пороги в конфиге и добавляете шаг в GitHub Actions или GitLab CI — деплой блокируется при снижении качества ниже порога.
Следующий шаг
Запустите первую оценку на своём датасете.
Расскажите про продукт, домен и метрики, которые важны — настроим судью и покажем первые результаты.
Обсудить задачу
Следующий уровень
Встройте оценку в CI/CD pipeline.
Автоматический quality gate при каждом изменении промпта или модели — деплой блокируется при снижении качества.
AI QA в CI/CDСвязанные услуги
DeepThroat: red teaming LLM-систем
Проводим adversarial testing: jailbreak, role-play bypass, context manipulation, токсичность, извлечение PII и обход политик.
deepteamred teaming llmjailbreak test
DeepEval для оценки RAG-систем
Настраиваем DeepEval-метрики: Answer Relevancy, Faithfulness, Contextual Precision и Contextual Recall.
deepevalоценка ragfaithfulness rag
AI QA в CI/CD для LLM-продуктов
Встраиваем проверки качества и безопасности LLM в релизный процесс, чтобы ловить регрессии до пользователей.
ai qa ci cdllm regression testsтесты чатбота