Оцениваем данные счетов с помощью LLM как судью

В последние годы системы искусственного интеллекта стали более автономными и сложными. Но возникает важный вопрос: как оценить, правильно ли они выполняют свои задачи? Это особенно актуально для AI-пайплайнов, которые обрабатывают счета поставщиков и извлекают ключевые поля, такие как ID счета, общая сумма и имя поставщика.

Процесс извлечения данных может быть сложным, и ручная проверка тысяч документов неэффективна. Здесь на помощь приходит концепция LLM как судьи. Вместо того чтобы писать хрупкую логику валидации, мы можем использовать языковую модель для оценки извлеченных данных, сравнивая их с проверенными значениями.

Что такое LLM как судья?

Это метод оценки, при котором большая языковая модель используется не для выполнения основной задачи, а для оценки результатов другой модели. Эта концепция популярна в производственных AI-системах благодаря своей масштабируемости и гибкости. Она позволяет обрабатывать тысячи записей без участия человека и предоставляет объяснения для каждой оценки.

Этапы реализации

• Первоначальная настройка: Создание базы данных и схемы для данного процесса.
• Создание таблиц: Необходимо три таблицы: таблица извлечений, таблица истинных значений и таблица результатов.
• Вставка синтетических данных: Создание синтетических документов счета для оценки.

В результате мы получаем замкнутую систему оценки, где выходные данные AI постоянно измеряются и улучшаются, что особенно важно для интеграции AI в рабочие процессы предприятий.