Метрики эффективности генерации инженерных решений на основе ИИ

## Введение Данный документ содержит список метрик для оценки эффективности системы генерации инженерных решений с использованием ИИ. Каждая метрика имеет указание источника данных, периодичность измерения и целевой порог. ## Метрики ### 1. Точность генерации решения (Accuracy) - **Описание**: Процент корректных инженерных решений, сгенерированных ИИ, согласно стандартам проектирования и спецификациям. - **Формула**: `Accuracy = (Количество правильных решений / Общее количество сгенерированных решений) * 100` - **Источник данных**: Система оценки, включающая ручной анализ и сравнение результатов ИИ с эталонными решениями. - **Периодичность**: Ежедневно - **Целевой порог**: ≥ 85% - **Текущее значение** (предположительно): 70% - **Действие при отклонении**: Повышение уровня обучения модели, коррекция prompt-ов и уточнение входных данных. ### 2. Скорость генерации решения (Generation Time) - **Описание**: Время, необходимое для генерации одного инженерного решения. - **Формула**: `Generation Time = (Время завершения / Количество решений) * 100` - **Источник данных**: Логи системы вычислений и таймеры в API. - **Периодичность**: Ежечасно - **Целевой порог**: ≤ 3 секунды на одно решение - **Текущее значение** (предположительно): 5.2 секунды - **Действие при отклонении**: Оптимизация алгоритма и улучшение производительности ИИ. ### 3. Качество генерации решений (Solution Quality) - **Описание**: Субъективная оценка качества инженерных решений по шкалам: - Адекватность задаче - Функциональность - Эффективность - **Формула**: `Quality = (Средний балл / Максимальный возможный балл) * 100` - **Источник данных**: Оценка экспертов и пользователей через систему рейтингов. - **Периодичность**: Ежемесячно - **Целевой порог**: ≥ 80% - **Текущее значение** (предположительно): 65% - **Действие при отклонении**: Уточнение prompt'ов, применение feedback-механизма и реинжиниринг модели. ### 4. Доля успешных решений по критериям (Success Rate) - **Описание**: Процент инженерных решений, успешно прошедших предварительную проверку на соответствие требованиям. - **Формула**: `Success Rate = (Количество успешных решений / Общее количество сгенерированных) * 100` - **Источник данных**: Система автоматической оценки согласно спецификации (#6) - **Периодичность**: Ежедневно - **Целевой порог**: ≥ 75% - **Текущее значение** (предположительно): 60% - **Действие при отклонении**: Улучшение фильтрации решений и проверки на соответствие спецификациям. ### 5. Сложность решений, генерируемых ИИ (Complexity Score) - **Описание**: Уровень сложности решений согласно шкале из 10 баллов: от простых до высокосложных. - **Формула**: `Complexity Score = среднее значение по метрикам:` - Количество компонентов - Сложность взаимодействия между элементами - Степень адаптивности к условиям - **Источник данных**: Модель оценки сложности, базирующаяся на анализе конструкции решения. - **Периодичность**: Ежедневно - **Целевой порог**: ≥ 6.5/10 - **Текущее значение** (предположительно): 4.2/10 - **Действие при отклонении**: Повышение уровня обучения модели, использование более сложных промптов и расширение базы данных. ## Допущения - Все метрики предполагают наличие достаточного объема тестовых данных для точной оценки. - Источники метрик подразумевают интеграцию с системой мониторинга и анализа (#7). ## Выводы Данные метрики позволяют эффективно отслеживать эффективность системы генерации инженерных решений. Они обеспечивают контроль над ключевыми аспектами работы ИИ: точностью, скоростью, качеством и сложностью. Контроль выполнения целевых порогов поможет в реальном времени выявлять несоответствия и корректировать работу модели. ## Ссылки на источник: - [Спецификация системы инженерных решений на основе ИИ (#6)](https://n2j.ru/artifact/6) - [Контракт API для генерации инженерных решений на основе ИИ (#7)](https://n2j.ru/artifact/7)