设置自定义评估指标的步骤
每个公司可以根据不同的需求设定自己的评估指标。例如，如果您拥有客户支持的法学硕士学位，则可以添加一个指标，例如“用户的询问是否得到了适当的回应？” OpenLIT 提供了一种在仪表板上定义自定义指标并持续监控它们的机制。
根据评估结果，可以改进LLM训练数据或者升级特定模型，以提高运行效率。具体来说，找出表现不佳的领域并集中改进可以带来更好的表现。此外，通过将评估结果运用到管理决策中，还可以制定适当的人工智能投资策略。
实际测评案例与最佳实践
事实上，使用 OpenLIT 评估功能的公司已经成功提高了其 AI 聊天机器人的响应准确性并提高了用户满意度。例如，一家客户支持公司使用评估功能将其误报率降低了 30%，并使其响应更加准确。这样，就可以参 波段数据 考实际案例，创建更有效的评估流程。
通过实际示例和案例研究学习如何使用 OpenLIT
许多公司和组织使用 OpenLIT 来优化 LLM 的使用，同时帮助控制成本和增强安全性。在本章中，我们将通过介绍OpenLIT所应用行业的具体实例来详细讲解OpenLIT的实用性。这将为您提供一些关于如何在您自己的 LLM 操作中引入和有效使用 OpenLIT 的提示。
企业实施案例及效果
一家大型 IT 公司引入了 OpenLIT，以可视化 LLM 的使用情况并减少不必要的 API 请求。结果，我们能够将云成本降低 20% 以上。它还通过实时分析请求模式并优化不必要的处理来提高 LLM 的性能。由此可见，OpenLIT的引入既有利于降低成本，也有利于系统的稳定运行。