Casos de uso que você pode avaliar

Escolha uma tarefa repetível e colete um pequeno conjunto de entradas representativas, incluindo solicitações ambíguas e informações ausentes. Defina quem revisa a saída e o que torna uma resposta aceitável.

Use esses cenários para definir seus próprios critérios de aceitação. Leia como funciona, verifique o FAQ e revise tratamento de dados antes de introduzir material sensível. Verifique o status do serviço antes de executar uma carga de trabalho.

O acesso à IA requer login, uma recarga confirmada de pelo menos USD 100, uma chave de API autorizada e crédito disponível suficiente para a solicitação. Cada recarga posterior também tem um mínimo de USD 100; saldos restantes menores permanecem utilizáveis quando cobrem a solicitação. O crédito requer verificação da transação. Verifique o status do serviço para disponibilidade de modelos antes de enviar tráfego.

Para uma equipe de suporte ou central de ajuda interna, forneça fatos aprovados, a conversa recente e um estilo de escrita claro; o resultado útil é uma resposta revisável.

Se um workshop lista horários de coleta de terça a sexta e um cliente pergunta sobre domingo, a resposta deve explicar que domingo não está entre os horários fornecidos e recomendar confirmar a disponibilidade. Não deve prometer um agendamento.

Verificação de qualidade: verifique cada afirmação factual, preserve o contexto relevante da conversa e sinalize informações ausentes. Mantenha o envio ou reserva atrás de sua própria etapa de revisão. Comece com a receita de chatbot e o guia do Open WebUI, depois valide a implantação selecionada antes de usar.

Para um auxiliar de inventário, forneça o código relevante, a tarefa e as definições de ferramentas permitidas. Pergunte o nível de estoque do SKU keyboard e verifique como a aplicação trata um SKU ausente.

Comportamento esperado: proponha uma chamada get_stock permitida com argumentos validados, use seus dados retornados na resposta e explique a verificação de entrada ausente. Sua aplicação decide se uma chamada é executada; exija verificações de permissão e revisão explícita antes de edições de arquivo, comandos ou ações externas.

Verificação de qualidade: rejeite ferramentas desconhecidas, argumentos inesperados e ações não autorizadas, e teste entradas ausentes ou malformadas. Siga a receita de ferramenta limitada e a configuração do Cline; verifique os recursos de implantação antes de habilitar ferramentas.

Para um assistente de conhecimento interno, sua aplicação fornece a coleção de documentos e o recuperador, depois passa trechos selecionados com IDs de fonte estáveis ao modelo. Atualmente, a WeightsAPI não fornece embeddings; a receita RAG usa um pequeno exemplo de classificação lexical.

Se a fonte S1 exige aprovação do gerente e a fonte S2 diz que solicitações urgentes seguem o mesmo processo, uma resposta sobre acesso urgente deve citar ambas as fontes e preservar o requisito de aprovação. Não deve inventar um prazo de aprovação.

Verificação de qualidade: confirme que os trechos relevantes foram recuperados, cada citação apoia sua afirmação e evidências ausentes produzem uma limitação explícita. Aplique permissões de documentos em sua camada de recuperação e teste perguntas que a coleção não pode responder.

Use uma implantação disponível para comparar modelos candidatos com as mesmas entradas e configurações comparáveis. Pontue precisão factual, seguimento de instruções, citações e argumentos válidos de ferramentas; registre tokens de entrada e saída juntamente com o tempo até o primeiro token e o tempo de conclusão.

Use a tabela de preços atual com o uso real, incluindo contexto repetido e novas tentativas. Defina orçamentos de chave, limite novas tentativas e mantenha um caminho de reversão. Mova o tráfego somente após seus próprios critérios de aceitação passarem.