了解可观测性

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可以通过多种方式来衡量生成 AI 的响应质量。 一般情况下，可以考虑三个维度来评估和监视生成 AI。 这些包括：

  • 性能和质量评估器：评估生成的内容的准确性、基础性和相关性。
  • 风险和安全评估程序：评估与 AI 生成的内容相关的潜在风险，以防范内容风险。 这包括评估 AI 系统生成有害或不适当内容的倾向。
  • 自定义评估器：符合特定需求和目标的行业特定指标。

Azure AI Foundry 支持 可观测 性功能，这些功能可提高生成 AI 响应的性能和可信度。 评估器 是 Azure AI Foundry 中的专用工具，用于衡量 AI 响应的质量、安全性和可靠性。

一些评估者包括：

  • 基础性：衡量响应与检索的上下文的一致程度。
  • 相关性：衡量响应与查询相关的程度。
  • 流畅性：衡量自然语言质量和可读性。
  • 一致性：测量逻辑一致性和响应流。
  • 内容安全：全面评估各种安全问题。

接下来，让我们在 Azure AI Foundry 门户中试用生成 AI 功能。