Frodex

Frodex

Beta
EnglishPortuguês (BR)
Fundamentos
1Introdução2Tokens3Controlando o modelo
Comunicando com LLMs
4Anatomia de um bom prompt5System prompts e personas6Few-shot learning
Saídas estruturadas
7Modo JSON e saída estruturada8Function calling
Técnicas avançadas
9Raciocínio em cadeia de pensamento10Gerenciando a janela de contexto11Embeddings e busca semântica
Sistemas em produção
12Retrieval-Augmented Generation (RAG)13Respostas em streaming14Avaliação e otimização de custo
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Fundamentos
1Introdução2Tokens3Controlando o modelo
Comunicando com LLMs
4Anatomia de um bom prompt5System prompts e personas6Few-shot learning
Saídas estruturadas
7Modo JSON e saída estruturada8Function calling
Técnicas avançadas
9Raciocínio em cadeia de pensamento10Gerenciando a janela de contexto11Embeddings e busca semântica
Sistemas em produção
12Retrieval-Augmented Generation (RAG)13Respostas em streaming14Avaliação e otimização de custo
Sistemas em produção
18 minLição 14 de 14

Avaliação e otimização de custo

Meça qualidade e otimize custos em produção

Objetivos de aprendizagem

  • •Aprender a avaliar a qualidade da saída do LLM
  • •Entender estratégias de otimização de custo
  • •Implementar monitoramento e observabilidade

Métodos de avaliação

Métricas automatizadas

  • Correspondência exata: Resposta igual à saída esperada
  • BLEU/ROUGE: Pontuações de similaridade de texto
  • Validadores customizados: Conformidade de schema, presença de palavras-chave

LLM como juiz

Use um LLM (diferente) para avaliar respostas:

Avalie esta resposta em precisão (1-5):
Pergunta: {pergunta}
Temas esperados: {temas}
Resposta: {resposta}

Avaliação humana

  • Testes A/B com usuários
  • Revisão por especialistas para aplicações de alto risco
  • Auditorias de qualidade periódicas

Otimização de custo

Escolha do modelo

  • Use modelos menores para tarefas simples
  • GPT-3.5 para classificação, GPT-4 para raciocínio complexo
  • Modelos pequenos fine-tunados podem superar modelos grandes gerais

Otimização de prompt

  • Prompts mais curtos = custo menor
  • Remova instruções redundantes
  • Comprima exemplos

Cache

  • Cache para consultas idênticas
  • Cache semântico para consultas similares
  • TTL baseado na necessidade de atualização do conteúdo

Monitoramento em produção

Acompanhe estas métricas:

Performance

  • Latência (p50, p95, p99)
  • Tempo até o primeiro token
  • Throughput de tokens

Qualidade

  • Taxa de erro
  • Sinais de feedback do usuário
  • Pontuações de qualidade automatizadas

Custo

  • Uso de tokens por requisição
  • Custo por usuário/funcionalidade
  • Tendências de gasto diário/semanal

Erros comuns

×Não medir desempenho baseline antes de otimizar
×Otimizar custo sem acompanhar o impacto na qualidade
×Usar modelos caros para tarefas simples
×Ignorar oportunidades de cache para consultas repetidas

Principais pontos

+Combine métricas automatizadas, LLM como juiz e avaliação humana para uma visão completa
+Combine a capacidade do modelo à complexidade da tarefa — não use GPT-4 para classificação simples
+Implemente cache, otimização de prompt e batch para reduzir custos
+Monitore latência, taxa de erro, uso de tokens e pontuações de qualidade em produção

Playground

Experimente estes prompts

Prompt

Por que este experimento?

Pratique técnicas de avaliação e análise de custo.

Resposta
Nenhuma resposta ainda
Escolha um experimento acima ou digite seu prompt e clique em Executar para ver a resposta do modelo aqui.

LLM como juiz oferece avaliação de qualidade escalável para critérios subjetivos.