Engineering

Seleccione el LLM correcto mediante evaluaciones

Evalúe sistemáticamente qué modelo produce los mejores resultados para una receta específica.

El problema

Los equipos eligen modelos LLM basándose en la intuición o en el marketing, y luego los usan indefinidamente. Cuando se lanzan nuevos modelos, nadie realiza una comparación rigurosa, por lo que los equipos pierden mejores opciones o cambian prematuramente basándose en la moda. El resultado es calidad deficiente, costos innecesarios o ambos.

La solución

El sistema de evaluaciones de JieGou envía las mismas entradas a múltiples configuraciones de modelos y utiliza una puntuación con LLM como juez para determinar qué modelo realmente rinde mejor. Los intervalos de confianza estadísticos previenen conclusiones prematuras, y la generación de entradas sintéticas garantiza conjuntos de prueba diversificados.

Pasos del flujo de trabajo

Crear evaluación

Paso de receta

Seleccione la receta a evaluar y elija dos o más configuraciones de modelos para comparar (por ejemplo, Claude Sonnet vs. GPT-5 vs. Gemini Pro).

Generar entradas sintéticas

Paso de receta

Genera automáticamente 50 entradas de prueba diversas a partir de la estructura de entrada de la receta, cubriendo varios escenarios y casos límite.

Ejecutar evaluación con múltiples jueces

Procesamiento paralelo

Ejecuta todas las variantes de modelos en paralelo, luego 2-3 jueces LLM independientes puntúan cada resultado mediante consenso.

Revisar resultados estadísticos

Punto de aprobación

El líder de ingeniería revisa los intervalos de confianza, la comparación de costos y la concordancia entre jueces antes de promover el modelo ganador.

Vea el flujo de trabajo de Engineering en acción

Resultados esperados

La selección de modelos basada en datos reemplaza las conjeturas
Optimización de costos: identifique modelos de calidad comparable pero más económicos
La confianza estadística previene conclusiones prematuras
Proceso repetible para reevaluar cuando se lanzan nuevos modelos