Response Logging
收集必要推論資料
按資料政策收集 AI 系統的必要輸入、輸出與上下文，為評估提供資料基礎。
- 追蹤必要 Prompt 與回應內容
- 支援 Chatbot 與 Agent 工作流
- 基於真實或測試資料進行分析
AI 品質評估與治理能力
從測試集、Ground Truth 到評分規則與人工覆核，建立可重複的 AI 回應品質評估流程。
Evaluation Pipeline
可重複評估流程
建立標準化流程，對大量 AI 回應進行批量評估、比較與追蹤。
- 支援批量評估與定時執行
- 可自訂評分邏輯與規則
- 適用不同應用場景與模型
Ground Truth
Ground Truth 與測試集管理
建立標準答案與測試資料，讓評估結果具備一致的比較基準。
- 測試集與版本管理
- 支援人工標註與修正
- 建立可重複驗證的評估基準
Scoring
多維度評分機制
針對不同指標對 AI 回應進行量化評分，協助分析模型與 Prompt 表現。
- 準確性與語意相關性評估
- 幻覺與偏差檢測
- 產出可比較的評分結果
Dashboard
品質監控與分析看板
透過視覺化數據，追蹤模型表現、版本變化與異常案例。
- 分數與趨勢變化視覺化
- 模型版本前後比較
- 異常案例分析與追蹤
Deployment
私有化部署與數據安全
可按企業要求選擇部署與資料處理方式，控制評估資料的存取與保存。
- 支援私有雲與本地部署選項
- 可配置評估資料處理方式
- 配合企業資安與審計需求
Quality Governance
將 AI 回應品質轉化為可量化指標
透過標準答案（Ground Truth）與批量評估機制，將 AI 回應轉化為可比較、可追蹤的數據，協助團隊持續優化模型表現。
- 建立評估基準： 定義標準答案與測試案例，支援一致的比較方式
- 自動比對回應： 將 AI 回應與基準答案進行比對，識別錯誤與偏差
- 多維度評分： 針對準確性、相關性與合規性進行批量評估
Decision & Control
用評估結果輔助上線判斷
透過評估結果設定參考門檻，協助團隊判斷模型、Prompt 或系統變更是否需要調整、覆核或暫緩上線。
- 設定上線門檻： 根據評分結果輔助判斷部署、調整或暫停
- 追蹤變更影響： 比較模型更新前後表現，識別回應品質變化
- 人工審核機制： 在關鍵流程加入人工檢視，覆核重要場景品質
應用場景
支援 AI 系統的開發、測試與部署，協助團隊建立上線判斷與改善依據
導入流程
從資料收集、測試集到評分與覆核，建立可重複運行的 AI 品質評估流程
01
收集 AI 推論數據
按資料政策記錄 AI 系統必要的輸入、輸出與上下文，作為評估的基礎資料。
02
比對標準答案
將回應與 Ground Truth 或測試集進行比對，分析差異與偏差。
03
進行多維度評估
從準確性、相關性、一致性等指標進行評分，量化 AI 回應品質。
04
分析結果並優化
透過儀表板檢視結果，支援模型調整、Prompt 優化、人工覆核與部署判斷。
常見問題
了解 AI 評估如何協助團隊建立品質比較、人工覆核與上線判斷依據
評估數據從哪裡來？是否反映真實情況？
評估可基於 AI 系統實際運行的推論數據（Logs），也可使用測試集或人工標註資料。實際採用方式會按場景、風險與資料政策配置。
評估過程中，數據會外流嗎？
不一定。可按企業要求選擇本地、私有雲或其他受控部署方式，並設定評估資料的存取、保存與傳輸規則。
如何量化 AI 回應品質？
透過多維度評分機制，從準確性、語意相關性與合規性等指標進行分析，將回應品質轉化為可比較的數據。
如何建立 Ground Truth（標準答案）？
可匯入既有知識庫、測試案例或由團隊進行標註，並透過版本管理持續更新，讓評估基準保持一致且可追蹤。
是否支援大量數據的批量評估？
支援批量分析與定時評估，可用於模型回測、Prompt 變更比較與日常品質監控。高風險結果仍建議加入人工覆核。
評估結果如何幫助決策？
透過儀表板檢視評分、趨勢與異常案例，並比較不同版本表現，作為部署、調整或人工覆核的參考依據。
評估結果可以取代人工審核嗎？
不建議完全取代。評估結果適合作為篩選、比較與追蹤依據；在高風險、合規、金融、醫療或客戶承諾場景中，仍應保留人工覆核。