Product Management
Đăng nhập
ESC

Nhập từ khóa để tìm kiếm

↑↓ Di chuyển
Enter Mở
ESC Đóng

Bài 7 — Đánh giá chất lượng và kiểm soát hallucination

Đã đọc 0/9 mục · còn khoảng 3 phút
Cách chúng tôi ghi nhận

Một mục được tính là đã đọc khi nó nằm giữa màn hình đủ lâu so với độ dài của nó (bảng và sơ đồ tính một nửa), bạn vẫn đang cuộn hoặc bấm phím, và bạn đã thấy tới cuối mục. Lướt nhanh hoặc để tab mở không được tính. Chúng tôi chỉ lưu thời gian đọc từng mục — không lưu gì khác.

"Trông có vẻ đúng" không phải là tiêu chuẩn cho legal. Bài này dạy cách đo lường chất lượng agent bằng số liệu và dựng các lớp phòng vệ chống hallucination trước khi cho dùng thật.

Xây bộ test (evaluation set)

  • Thu 30–50 hợp đồng thật đã ẩn danh, đa dạng loại.
  • Luật sư gán nhãn chuẩn (gold labels): điều khoản rủi ro nào, mức nào — đây là "đáp án".
  • Chạy agent trên cùng bộ này.
  • So agent vs. gold labels bằng các chỉ số dưới.

Chỉ số quan trọng cho legal

Chỉ sốÝ nghĩaVì sao quan trọng
RecallTỉ lệ điều khoản rủi ro agent BẮT ĐƯỢC / tổng số thậtSót rủi ro = nguy hiểm nhất
PrecisionTỉ lệ cảnh báo ĐÚNG / tổng cảnh báoBáo động giả nhiều -> luật sư mất niềm tin
Citation accuracyTỉ lệ trích dẫn tồn tại đúng trong văn bảnChống bịa trích dẫn
Abstention rateTỉ lệ agent từ chối khi không có nguồnCao là tốt khi thiếu dữ liệu
Ưu tiên Recall trong legal: thà báo dư (luật sư loại bớt) còn hơn sót một điều khoản rủi ro chết người.

Ví dụ tính toán

Gold: hợp đồng có 10 điều khoản rủi ro.
Agent bắt được 9 điều đúng + 2 điều báo nhầm.

Recall    = 9 / 10 = 90%   (sót 1)
Precision = 9 / (9+2) = 82% (2 báo giả)

Đặt ngưỡng chấp nhận cùng luật sư, ví dụ: Recall >= 90%, Citation accuracy = 100%.

Bốn lớp phòng vệ chống hallucination

  • Grounding: ép trả lời chỉ dựa trên nguồn (đã làm ở Bài 3).
  • Quote verification: kiểm mọi trích dẫn có tồn tại thật trong văn bản (Bài 4).
  • Self-consistency: với câu hỏi quan trọng, hỏi model 2–3 lần; nếu kết quả mâu thuẫn -> gắn cờ cần người xem.
  • Abstention: cho phép và khuyến khích trả lời "không tìm thấy".
def guarded_answer(question, sources):
    answers = [ask(question, sources) for _ in range(3)]
    if not consistent(answers):
        return {"status": "needs_review", "reason": "kết quả không nhất quán"}
    if not all_quotes_valid(answers[0], sources):
        return {"status": "needs_review", "reason": "trích dẫn nghi bịa"}
    return {"status": "ok", "answer": answers[0]}

Đánh giá liên tục (không phải một lần)

  • Ghi lại các trường hợp luật sư sửa/bác output -> đưa vào bộ test làm ví dụ khó.
  • Theo dõi chỉ số theo thời gian; nếu tụt (do model update, loại hợp đồng mới) -> điều tra.
  • Định kỳ để luật sư review mẫu ngẫu nhiên (spot-check).

Khung tư duy: RECAP

Reference:  có bộ gold labels do chuyên gia gán.
Evaluate:   đo recall / precision / citation.
Catch:      lớp phòng vệ chống hallucination.
Abstain:    khuyến khích từ chối khi thiếu nguồn.
Patrol:     giám sát liên tục, spot-check.

Checklist đánh giá

  • [ ] Có bộ test gán nhãn bởi luật sư?
  • [ ] Đo Recall và ưu tiên không bỏ sót rủi ro?
  • [ ] Citation accuracy được kiểm tự động?
  • [ ] Có cơ chế abstention và self-consistency cho câu quan trọng?
  • [ ] Có vòng phản hồi: sửa của luật sư -> bổ sung bộ test?

Sai lầm thường gặp

  • Chỉ đánh giá bằng cảm tính: vài ví dụ đẹp không chứng minh agent đáng tin.
  • Tối ưu Precision mà bỏ Recall: giảm báo giả nhưng sót rủi ro thật — sai hướng cho legal.
  • Không kiểm citation: để lọt trích dẫn bịa vào báo cáo.
  • Đánh giá một lần rồi thôi: model/loại hợp đồng đổi khiến chất lượng trôi mà không ai biết.
  • Không khuyến khích abstention: ép agent luôn trả lời -> tăng hallucination.
Bài cuối: vận hành thực tế — quy trình, phân quyền, tuân thủ và xử lý sự cố.

Học xong bài này rồi? Tạo tài khoản miễn phí để lưu lại — lần sau vào là biết ngay đang dở ở đâu, và học hết khóa thì có chứng chỉ. Lưu tiến độ của tôi