論文の概要: Evaluation and Incident Prevention in an Enterprise AI Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13924v1
- Date: Fri, 11 Apr 2025 20:10:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.660759
- Title: Evaluation and Incident Prevention in an Enterprise AI Assistant
- Title（参考訳）: エンタープライズAIアシスタントにおける評価とインシデント防止
- Authors: Akash V. Maharaj, David Arbour, Daniel Lee, Uttaran Bhattacharya, Anup Rao, Austin Zane, Avi Feller, Kun Qian, Yunyao Li,
- Abstract要約: 本稿では、複数のチームによるアクティブな開発において、複雑なマルチコンポーネントシステムの監視、ベンチマーク、継続的な改善のための包括的なフレームワークを提案する。
この全体的フレームワークを採用することで、組織はAIアシスタントの信頼性とパフォーマンスを体系的に強化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.635362734048723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Enterprise AI Assistants are increasingly deployed in domains where accuracy is paramount, making each erroneous output a potentially significant incident. This paper presents a comprehensive framework for monitoring, benchmarking, and continuously improving such complex, multi-component systems under active development by multiple teams. Our approach encompasses three key elements: (1) a hierarchical ``severity'' framework for incident detection that identifies and categorizes errors while attributing component-specific error rates, facilitating targeted improvements; (2) a scalable and principled methodology for benchmark construction, evaluation, and deployment, designed to accommodate multiple development teams, mitigate overfitting risks, and assess the downstream impact of system modifications; and (3) a continual improvement strategy leveraging multidimensional evaluation, enabling the identification and implementation of diverse enhancement opportunities. By adopting this holistic framework, organizations can systematically enhance the reliability and performance of their AI Assistants, ensuring their efficacy in critical enterprise environments. We conclude by discussing how this multifaceted evaluation approach opens avenues for various classes of enhancements, paving the way for more robust and trustworthy AI systems.
- Abstract（参考訳）: エンタープライズAIアシスタントは、精度が最重要であるドメインにますますデプロイされ、それぞれの誤出力が潜在的に重大なインシデントになる。
本稿では、複数のチームによるアクティブな開発において、複雑なマルチコンポーネントシステムの監視、ベンチマーク、継続的な改善のための包括的なフレームワークを提案する。
提案手法は,(1)コンポーネント固有のエラー率に寄与しながらエラーを識別し,分類するインシデント検出のための階層的「重大性」フレームワーク,(2)複数の開発チームを対象とするベンチマーク構築,評価,展開のためのスケーラブルで原則化された方法論,過度なリスクの軽減,システム修正の下流への影響評価,(3)多次元評価を活用し,多様な拡張機会の識別と実装を可能にする継続的改善戦略,の3つの要素を含む。
この全体的フレームワークを採用することで、組織はAIアシスタントの信頼性とパフォーマンスを体系的に向上し、重要なエンタープライズ環境での有効性を確保することができる。
私たちは、この多面的評価アプローチが、さまざまな種類の拡張の道を開き、より堅牢で信頼性の高いAIシステムへの道を開く、という議論から締めくくります。
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