Rehber Bir yapay zekâ aracı güncellendiğinde iş akışı nasıl yeniden test edilir?

Yapay zekâ aracınız güncellendiğinde önce eski girdilerinizle küçük bir karşılaştırma yapın; yeni özellikleri ve yeni komutları aynı anda devreye almayın. Böylece davranış farkının güncellemeden mi, değiştirdiğiniz talimattan mı kaynaklandığını anlayabilirsiniz. Güzel görünen tek bir cevap, bütün iş akışının çalıştığını doğrulamaz.

Örneğin ürün bilgisinden açıklama hazırlayan bir akışınız olsun. Başarı yalnız akıcı metin değildir: ürün adı doğru kalmalı, eksik bilgi uydurulmamalı, çıktı istenen biçimde açılmalı ve kaydetme adımı tamamlanmalıdır. Güncelleme sonrası kontrolü bu gerçek gerekliliklere göre kurun.

Eski çalışma koşulunu kaydedin​

Araç ve varsa model adını, uygulama sürümünü, komut metnini, kullanılan dosyaları ve etkin bağlı hizmetleri not edin. Model seçimi sunulmayan bir uygulamada görünmeyen sürümü tahmin etmeyin; bunun yerine tarih ve görünen ayarları kaydedin. API kullanıyorsanız tam model kimliğini ve ilgili parametreleri koruyun.

Sağlayıcının sürüm notlarında arayüz, çıktı biçimi, dosya kabulü, model veya bağlantı değişikliği var mı bakın. “En yeni” anlamındaki bir model takma adı zamanla başka sürüme yönlenebilir. Bu nedenle yalnız aynı ürün adını görmek, arka plandaki koşulların aynı olduğunun kanıtı değildir.

1. Daha önce başarılı olan normal bir örneği, eksik bilgi içeren bir örneği ve daha zor bir örneği seçin. Gereksiz kişisel verileri çıkarın.
2. Her örnek için beklenen sonucu açıkça yazın. Örneğin “renk belirtilmediyse renk uydurma” ölçülebilir bir koşuldur.
3. Aynı girdileri güncel araçta çalıştırın. İlk turda komutunuzu ve dosyalarınızı değiştirmeyin.
4. Eski ve yeni çıktıda anlam, doğruluk, biçim ve dosya açılmasını karşılaştırın. Otomasyon varsa sonraki adımın veriyi okuyabildiğini de kontrol edin.
5. Sorun tekrarlanıyorsa önce hangi değişikliğin ilgili olduğunu bulun. Komut düzeltmesi, yeni çıktı okuma yöntemi veya bağlantının yeniden yetkilendirilmesi farklı çözümlerdir.
6. Gerekli düzeltmeyi tek başına uygulayın ve aynı örnekleri yeniden çalıştırın. Başarılıysa daha geniş günlük kullanıma geçin.

Sonuçlar bazen doğru bazen yanlışsa​

Birbirinden farklı çıktılar üretilebildiğini hesaba katın. Aynı örneği birkaç kez denemek, sorunun tek bir rastlantı mı yoksa tekrar eden bir hata mı olduğunu görmenize yardımcı olabilir; bu küçük denemeyi bilimsel performans oranı diye sunmayın. Düzeltilmesi gereken temel koşulu belirleyin: biçimin değişmesi mi, bilginin kaybolması mı, yanlış araç çağrısı mı?

Eski modele dönme seçeneği varsa bile bunun her zaman ve süresiz sunulacağını varsaymayın. Kullanımdan kaldırma duyurularını kontrol edin. Destek kaydı açmanız gerektiğinde örnek girdi, beklenen sonuç, alınan sonuç, tarih ve görünen sürüm bilgisini paylaşın; parola veya erişim anahtarı eklemeyin. Son aşamada üretilen dosyanın gerçekten kaydedildiğini ve onu kullanacak kişinin açabildiğini kontrol ederek denemeyi bitirin.