Przypadki użycia, które możesz ocenić

Wybierz jedno powtarzalne zadanie i zbierz mały zestaw reprezentatywnych danych wejściowych, w tym niejednoznaczne żądania i brakujące informacje. Określ, kto przegląda wynik i co czyni odpowiedź akceptowalną.

Użyj tych scenariuszy, aby zdefiniować własne kryteria akceptacji. Przeczytaj jak to działa, sprawdź FAQ i przejrzyj przetwarzanie danych przed wprowadzeniem materiałów wrażliwych. Sprawdź status usługi przed uruchomieniem obciążenia.

Dostęp do AI wymaga zalogowania, jednego potwierdzonego doładowania w wysokości co najmniej 100 USD, autoryzowanego klucza API i wystarczającego dostępnego kredytu na żądanie. Każde późniejsze doładowanie również ma minimum 100 USD; mniejsze pozostałe salda pozostają użyteczne, gdy pokrywają żądanie. Kredyt wymaga weryfikacji transakcji. Sprawdź status usługi pod kątem dostępności modeli przed wysłaniem ruchu.

Dla zespołu wsparcia lub wewnętrznego help desku podaj zatwierdzone fakty, niedawną rozmowę i jasny styl pisania; użytecznym wynikiem jest odpowiedź do przejrzenia.

Jeśli warsztat podaje godziny odbioru od wtorku do piątku, a klient pyta o niedzielę, odpowiedź powinna wyjaśnić, że niedziela nie jest wśród podanych godzin i zalecić potwierdzenie dostępności. Nie powinna obiecywać spotkania.

Kontrola jakości: zweryfikuj każde twierdzenie faktyczne, zachowaj odpowiedni kontekst rozmowy i oznacz brakujące informacje. Wysyłanie i rezerwowanie trzymaj za własnym krokiem przeglądu. Zacznij od przepisu na chatbota i przewodnika Open WebUI, a następnie zweryfikuj wybrane wdrożenie przed użyciem.

Dla pomocnika magazynowego podaj odpowiedni kod, zadanie i dozwolone definicje narzędzi. Zapytaj o poziom zapasów SKU keyboard i sprawdź, jak aplikacja obsługuje brakujący SKU.

Oczekiwane zachowanie: zaproponuj dozwolone wywołanie get_stock ze zwalidowanymi argumentami, użyj zwróconych danych w odpowiedzi i wyjaśnij kontrolę brakujących danych wejściowych. Twoja aplikacja decyduje, czy wywołanie zostanie wykonane; wymagaj sprawdzenia uprawnień i jawnego przeglądu przed edycją plików, poleceniami lub działaniami zewnętrznymi.

Kontrola jakości: odrzucaj nieznane narzędzia, nieoczekiwane argumenty i nieautoryzowane działania oraz testuj brakujące lub źle sformułowane dane wejściowe. Postępuj zgodnie z przepisem na narzędzia ograniczone i konfiguracją Cline; zweryfikuj możliwości wdrożenia przed włączeniem narzędzi.

Dla wewnętrznego asystenta wiedzy Twoja aplikacja dostarcza kolekcję dokumentów i retriever, a następnie przekazuje wybrane fragmenty ze stabilnymi identyfikatorami źródeł do modelu. WeightsAPI obecnie nie zapewnia embeddingów; przepis RAG używa małego przykładu rankingu leksykalnego.

Jeśli źródło S1 wymaga zgody kierownika, a źródło S2 mówi, że pilne żądania przechodzą ten sam proces, odpowiedź o pilnym dostępie powinna cytować oba źródła i zachować wymóg zgody. Nie powinna wymyślać terminu zatwierdzenia.

Kontrola jakości: potwierdź, że odpowiednie fragmenty zostały pobrane, każde cytowanie wspiera swoje twierdzenie, a brak dowodów skutkuje jawnym ograniczeniem. Egzekwuj uprawnienia do dokumentów w warstwie pobierania i testuj pytania, na które kolekcja nie może odpowiedzieć.

Użyj dostępnego wdrożenia, aby porównać modele kandydujące z tymi samymi danymi wejściowymi i porównywalnymi ustawieniami. Oceniaj dokładność faktów, przestrzeganie instrukcji, cytowania i poprawne argumenty narzędzi; rejestruj tokeny wejściowe i wyjściowe oraz czas do pierwszego tokenu i czas ukończenia.

Skorzystaj z aktualnej tabeli cen z rzeczywistym użyciem, w tym powtarzanym kontekstem i ponownymi próbami. Ustaw budżety kluczy, ogranicz ponowne próby i zachowaj ścieżkę powrotu. Przełączaj ruch dopiero po przejściu własnych kryteriów akceptacji.