تقييم الذكاء الاصطناعي واختباره

التطبيق المكتوب بأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي يتصرف مع ذلك كبرمجيات عادية، لذا تغطيه خدمة ضمان جودة البرمجيات والاختبار. أما تقييم الذكاء الاصطناعي فهو للمنتجات التي يولّد فيها نموذجٌ الإجاباتِ أو ينفّذ إجراءات أثناء التشغيل. ولأن المخرجات تتفاوت، فإننا نقيس الجودة عبر حالات كثيرة، ونختبر الصلاحيات، ونخطط للإخفاق. وتحتاج منتجات كثيرة إلى الخدمتين، ونحدد نطاقهما معًا.

الميزات المبنية على نماذج مستضافة مثل OpenAI أو Claude، والنماذج مفتوحة الأوزان مثل Llama أو Mistral، ومسارات الاسترجاع، وأُطر الوكلاء. ولا تعتمد المنهجية على المزوّد، لذا يمكنك استخدامها أيضًا لمقارنة النماذج أو المزوّدين على حالاتك الخاصة.

لا. فالنماذج قد تخطئ مع ذلك. ويُظهر التقييم أين تخفق وكيف، لتتمكن من وضع معايير الإصدار، وإضافة ضوابط حماية وبدائل احتياطية، وتصميم مراجعة بشرية حيث تكون الأخطاء مكلفة، وملاحظة تغيّر الجودة بسرعة.

تذهب استدعاءات النموذج الخاصة بميزتك إلى المزوّد الذي تستخدمه بالفعل. أما أدوات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها في العمل، مثل التقييم القائم على النماذج، فتعمل ضمن الحدود التي تختارها: الهندسة بالذكاء الاصطناعي الخاص / المحلي على بنية تحتية تتحكم بها، أو الهندسة باستخدام Claude Code / OpenAI Codex وفق شروط متفق عليها للتعامل مع البيانات. وتُقنَّع البيانات الشخصية في السجلات قبل استخدامها، وفق ما نتفق عليه معك.