## 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)