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Nachdem Sie die Bewertungsergebnisse interpretiert und Schwerpunkte identifiziert haben, bestimmen Sie, warum einzelne Testfälle nicht bestanden haben und wer handeln muss.
Dieser Artikel bietet eine strukturierte Anleitung zur Diagnose von Fehlern auf Testfallebene. Er unterstützt Sie dabei, die Ursache zu identifizieren, zwischen Agent-, Bewertungs- und Infrastrukturproblemen zu unterscheiden und die passende nächste Maßnahme auszuwählen.
Bevor Sie beginnen
Bevor Sie mit der Fehler-Triage beginnen:
- Führen Sie die Score-Interpretation und Bereitschaftsbewertung durch und identifizieren Sie, welche Bewertungssätze Aufmerksamkeit erfordern.
- Konzentrieren Sie sich auf Fehler mit der höchsten Priorität, basierend auf Einsatzbereitschaft und Risiko.
Wichtig
Wenn Sie diesen Schritt überspringen, investieren Sie möglicherweise Zeit in Probleme, die geringe Auswirkungen haben oder keine Sperrung verursachen.
Überprüfung vor der Triage: Überprüfen der Infrastrukturintegrität
Bevor Sie einzelne Fehler diagnostizieren, überprüfen Sie, ob die Abhängigkeiten während der Bewertungsausführung fehlerfrei waren. Infrastrukturprobleme können zu Fehler führen, die wie Agent- oder Bewertungsprobleme aussehen, aber mit keinem von beiden zusammenhängen.
Überprüfen Sie folgende Bedingungen:
- Wissensquellen sind zugänglich und vollständig indexiert.
- API-Back-Ends oder Konnektoren geben keine Fehler, Timeouts oder Antworten im Zusammenhang mit der Ratenbeschränkung aus.
- Authentifizierungstoken sind während der gesamten Ausführung gültig.
- Die Bewertungsumgebung entspricht der vorgesehenen Agent-Konfiguration.
Wenn eine Abhängigkeit fehlerhaft ist, korrigieren Sie das Problem, und führen Sie die Auswertung erneut aus, bevor Sie fortfahren. Das Triagieren von Ergebnissen eines ungesunden Ausführung kann zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Schritt 0: Fehler priorisieren
Bevor Sie einzelne Testfälle triagieren entscheiden Sie zuerst, worauf Sie sich konzentrieren möchten.
Priorisieren Sie Fehler in folgender Reihenfolge:
| Priorität | Erst triagieren | Begründung |
|---|---|---|
| 1 | Sicherheits- und Compliance-Fehler | Höchste Auswirkung. Beheben Sie diese Fehler vor der Bereitstellung. |
| 2 | Fehler in Kerngeschäftsszenarien | Direkter Einfluss auf das Wertversprechen des Agents. |
| 3 | Fehler im Bewertungssatz mit niedrigster Bewertung | Vermutlich systembedingt. Wenn die Grundursache behoben wird, könnten mehrere Fehler gelöst werden. |
| 4 | Wiederkehrende Fehler in mehreren Ausführungen | Wiederholte Fehler lassen sich leichter diagnostizieren. |
| 5 | Fehler in Fähigkeitsszenarien | Wichtig, aber typischerweise geringere Auswirkungen. |
Wenn Sie viele Fehler haben (zum Beispiel mehr als 15), triagieren Sie nicht jeden Fehler einzeln. Beginnen Sie mit dem Bewertungssatz mit der niedrigsten Bewertung und überprüfen Sie manuell einige Fehler. Wenn sie eine gemeinsame Ursache haben, kann deren Behebung viele Fehler auf einmal lösen.
Das Qualitätssignal für einen fehlgeschlagenen Test identifizieren
Wenn ein Bewertungsergebnis einen fehlgeschlagenen Testfall zeigt, aber das Qualitätssignal nicht eindeutig angegeben ist, nutzen Sie den Bewertungssatz und die Bewertungsmethode, um das Signal zu erschließen.
Zum Beispiel:
- Der Auswertungssatz gibt den Funktionsbereich an, z. B. Sicherheit, Erdung oder Werkzeugverwendung.
- Die Bewertungsmethode, wie beispielsweise Schlüsselwortabgleich oder rubrikbasierte Bewertung, bietet weitere Kontextinformationen.
Die Identifizierung des beabsichtigten Qualitätssignals hilft Ihnen, die relevantesten diagnostischen Fragen auszuwählen.
Schritt 1: Die Bewertungseinrichtung überprüfen
Wichtig
Beginnen Sie immer hier. Bevor Sie den Agent untersuchen, überprüfen Sie, ob die Bewertungseinrichtung korrekt ist.
Für jeden Fehler überprüfen Sie manuell die tatsächliche Antwort des Agents zusammen mit dem erwarteten Wert und der Bewertungsmethode.
Bearbeiten Sie die folgenden Fragen in der angegebenen Reihenfolge. Hören Sie auf, wenn Sie ein Ergebnis erreicht haben.
Ist die Antwort des Agents akzeptabel? Wäre ein echter Benutzer mit dieser Antwort zufrieden, auch wenn sie die Bewertung nicht bestanden hat?
- Wenn Ja, liegt ein Problem mit der Bewertungseinrichtung vor: Der Bewerter oder der erwartete Wert ist falsch.
- Wenn Nein, fahren Sie mit der nächsten Frage fort.
Ist die erwartete Antwort aktuell und laut der Quelle korrekt?
- Wenn Ja, fahren Sie mit der nächsten Frage fort.
- Wenn Nein, weist die Bewertungseinrichtung einen Fehler auf: Die erwartete Antwort ist veraltet oder falsch.
Spiegelt der Testfall eine realistische Benutzereingabe wider?
- Wenn Ja, fahren Sie mit der nächsten Frage fort.
- Wenn Nein, weist die Bewertungseinrichtung einen Fehler auf: Der Testfall ist unrealistisch.
Könnte eine sinnvolle alternative Antwort ebenfalls korrekt sein, aber der Bewerter lässt sie nicht zu?
- Wenn Ja, weist die Bewertungseinrichtung einen Fehler auf: Der Bewerter ist zu unflexibel und berücksichtigt keine zulässigen Varianten.
- Wenn Nein, fahren Sie mit der nächsten Frage fort.
Ist die Bewertungsmethode für das, was Sie testen, geeignet?
- Wenn Ja, ist die Bewertung gültig. Fahren Sie mit Schritt 2: Den Agent diagnostizieren fort.
- Wenn Nein, weist die Bewertungseinrichtung ein Problem auf: Die Bewertungsmethode ist für dieses Qualitätssignal ungeeignet.
Annehmbarkeit der Antwort bestimmen
Verwenden Sie die folgenden Signale, um zu bestimmen, ob die Antwort des Agents akzeptabel ist:
- Gleiche Schlüsseldaten, verschiedene Formulierungen → oft akzeptabel (Bewertungstool kann zu starr sein).
- Kritische Informationen aus der Quelle fehlen → häufig nicht akzeptabel.
- Mehrdeutiger „Gut genug“-Schwellenwert → Zulassungskriterien könnten unklar sein (Hinweis auf Schritt 4).
Wenn Sie unsicher sind, vergleichen Sie den Inhalt mit der ursprünglichen Quelle, nicht nur mit der erwarteten Antwort.
Diese Signale fließen in Ihr Urteil ein, ersetzen es jedoch nicht.
Häufige Fehlerarten in der Bewertungseinrichtung
| Fehlertyp | Beschreibung des Daten-Flows | Beispiel |
|---|---|---|
| Veraltete erwartete Antwort | Der ursprüngliche Inhalt wurde geändert, aber der erwartete Wert wurde nicht aktualisiert | Die Richtlinie wurde auf 15 Tage aktualisiert, aber die Bewertung erwartet weiterhin ein „30-tägiges Rückgabefenster“. |
| Übermäßig starrer Bewerter | Fehler bei der Stichwortzuordnung mit einem gültigen Synonym oder einer Umformulierung | Erwartet wurde „kaltes Wasser“. Die Agent-Antwort lautet „kühles Wasser, 30 Grad Celsius“, was semantisch korrekt ist. |
| Unrealistischer Testfall | Das Testszenario entspricht nicht dem tatsächlichen Benutzerverhalten | Eine Abfrage mit vier Absätzen testen, obwohl echte Benutzer fünf bis zehn Wörter brauchen würden. |
| Falsche Bewertungsmethode | Die Bewertungsmethode entspricht nicht dem, was tatsächlich getestet wird | Verwendung von Schlüsselwortübereinstimmung (Alle) für eine Synthesefrage, bei der Bedeutung vergleichen angemessen wäre. |
| Bewerter-Faktenfehler | Das Sprachmodell als Judge erfindet einen Fehlergrund, der nicht real ist (isolierter Fehler) | Das Bewertungstool für das Sprachmodell sagt: „Die Antwort erwähnt nicht das Rückgaberecht“, obwohl dies eindeutig der Fall ist. |
| Systematische Verzerrung des Bewerters | Das Sprachmodell als Judge wendet einen inkonsistenten Standard über Testfälle hinweg an (Kalibrierungsproblem) | Bewertungstool besteht kurze Antworten, scheitert jedoch bei längeren – trotz gleicher Qualitätssignale, unabhängig vom Inhalt. |
| Unklare Akzeptanzkriterien | Erwarteter Wert kann auf verschiedene Arten interpretiert werden | „Sollte Preisinformationen enthalten.“ Monatlich? Jährlich? Pro Benutzer? |
Bewertungsüberprüfung
Die Zuverlässigkeit des Bewerters ist eine Voraussetzung für eine vertrauenswürdige Triage. Wenn der Bewerter selbst unzuverlässig ist, diagnostizieren Sie jeden Fehler, mit dem er es zu tun hat, falsch.
Überprüfen Sie die Zuverlässigkeit des Bewerters wie folgt:
- Wählen Sie fünf bis zehn Testfälle aus, für die Sie das richtige Ergebnis (bestanden/nicht bestanden) aus einer manuellen Überprüfung kennen.
- Führen Sie die Bewertung durch und vergleichen Sie das Ergebnis des Bewerters mit dem manuellen Urteil.
- Wenn das Bewertungstool in mehr als 20 % Fällen nicht einverstanden ist, sollten Sie das Bewertungstool vor dem Debuggen des Agents neu kalibrieren.
Signiert, dass ein Bewertungstool Aufmerksamkeit benötigt:
- Derselbe Testfall führt zu unterschiedlichen Urteilen über verschiedene Ausführungen hinweg.
- Fehler häufen sich in Auswertungssätzen, die modellbasierte Benotung verwenden, während deterministische Methoden bestehen.
- Der Bewerter meldet Probleme, die Sie nicht nachvollziehen können, wenn Sie die Agent-Antwort überprüfen.
Optionen zur Neukalibrierung des Bewerters:
- Verwenden Sie deterministische Methoden, wenn möglich.
- Fügen Sie explizite „akzeptable“ und „nicht akzeptable“ Beispiele der Rubrik hinzu.
- Erweitern Sie die Schlüsselwortlisten um Synonyme und geeignete Umformulierungen.
- Verwenden Sie Bedeutung vergleichen anstelle von Schlüsselwortübereinstimmung (Alle) zur semantischen Überprüfung.
Schritt 2: den Agent diagnostizieren
Zu diesem Zeitpunkt ist die Bewertung gültig und der Agent gab eine fehlerhafte Antwort. Untersuchen Sie, was in der Agent-Konfiguration nicht korrekt funktioniert hat.
Trinkgeld
Einige Diagnosefragen erfordern Einblick darin, was der Agent intern getan hat (zum Beispiel, welche Wissensquelle abgerufen, welches Tool aufgerufen oder welches Thema ausgelöst wurde). Verwenden Sie Ablaufprotokolle, Unterhaltungstranskripte oder Testanalysen, wenn verfügbar. Wenn Ihre Plattform diese Details nicht anzeigt, leiten Sie sie aus der Antwort ab (zum Beispiel: Inhalt, der nur in Quelle A erscheint, stammt wahrscheinlich aus Quelle A).
Auf Fehler bei der sachlichen Genauigkeit und im Wissens-Grounding prüfen
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Hat der Agent von der falschen Wissensquelle abgerufen? | Wissensquellekonfiguration. Die falsche Quelle wurde indexiert oder priorisiert. |
| Hat der Agent die richtige Quelle abgerufen, aber die falschen Informationen extrahiert? | Aufforderungs- oder Anweisungslücke. Das Modell benötigt eine Anleitung zur Extraktion. |
| Ist der Inhalt der Quelle selbst falsch oder veraltet? | Inhalt der Wissensquelle. Aktualisieren Sie das Quelldokument. |
| Hat der Agent geantwortet, ohne irgendeine Wissensquelle zu verwenden (eine Antwort erfunden)? | Quellenzugänglichkeit. Quelle nicht indexiert oder die Formulierung der Anfrage passt nicht zum Wortschatz der Quelle. |
| Stand die Antwort des Agents im Widerspruch zu den Informationen aus der Quelle? | Falsche Informationen. Fügen Sie eine explizite Groundinganweisung hinzu. |
Überprüfen auf Fehler bei Toolaufrufen
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Wurde das falsche Tool ausgelöst? | Mehrdeutigkeit in der Toolbeschreibung. Überlappende Toolbeschreibungen. |
| Wurde das richtige Tool mit falschen Parametern aufgerufen? | Parameterdefinition. Schema oder Beschreibung ist unklar. |
| Wurde das Tool überhaupt nicht aufgerufen? | Triggerbedingung. Eingabe erfüllt die Aufrufkriterien nicht. |
| Wurde das Tool ausgelöst, obwohl es nicht hätte ausgelöst werden sollen? | Negative Schutzschiene fehlt. Fehlende Anweisung zum Nichtaufruf des Tools. |
| Hat das Tool richtig ausgelöst, aber die Antwort hat die Ausgabe missbraucht? | Anweisungen für die Antwort. Der Agent benötigt Anleitung für die Ausgaben von Formatierungs-Tools. |
| Wurde das Tool korrekt ausgelöst, es ist beim Tool aber ein Fehler aufgetreten (Fehler, Zeitüberschreitung, falsche Daten)? | Tool- oder Integrationsproblem; der Fehler liegt beim Back-End-System, nicht beim Agent. Reparieren Sie das Tool, nicht den Agent. |
Auf Fehler beim Triggerrouting prüfen
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Wurde das falsche Thema ausgelöst? | Überschneidung von Thema-Triggern. Trigger sind zwischen den Themen mehrdeutig. |
| Wurde kein Thema ausgelöst (auf Rückfallebene zurückgefallen)? | Lücke in der Themenabdeckung. Kein Thema behandelt diesen Eingabetyp. |
| Stimmten mehrere Themen mit falscher Mehrdeutigkeit überein? | Disambiguierungslogik. Prioritäts- oder Klarstellungsflow falsch konfiguriert. |
Auf Fehler im Ton und in der Antwortqualität überprüfen
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Ist der Ton des Agents nicht mit den Vorgaben des Systemprompts vereinbar? | Lücke in der Anweisung für die Tonalität. Beheben Sie fehlende oder widersprüchliche Anweisungen. |
| Ist die Antwort zu ausführlich oder zu knapp für die Frage? | Anweisungen zur Formatierung. Fügen Sie Längen- oder Strukturrichtlinien hinzu. |
| Fehlt dem Agent in sensiblen Kontexten Empathie? | Fehlende Anleitung bezüglich Empathie. Fügen Sie explizite Richtlinie für emotionale Eingaben hinzu. |
| Ist die Antwort schlecht strukturiert (lange Textblöcke, keine Schritte)? | Anweisungen zur Formatierung. Formatierungsvorgaben ergänzen. |
Überprüfen auf Sicherheits- und Grenzfehler
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Hat der Agent Systeminformationen preisgegeben? | Systemaufforderungsschutz. Fügen Sie „Nicht preisgeben“-Anweisungen hinzu. |
| Ist der Agent außerhalb des Gültigkeitsbereichs? | Lücke bei der Bereichsdefinition. Grenzen deutlicher definieren. |
| Hat sich der Agent an die Prompt-Injection gehalten? | Sicherheitsanweisungen. Fügen Sie Anweisungen zum Widerstand bei Angriffen hinzu. |
| Hat der Agent personenbezogene Daten unsachgemäß verarbeitet? | Regeln zum Umfang mit personenbezogenen Daten. Fügen Sie Datenschutzanweisungen hinzu. |
Überprüfen Sie Eskalationen und eine reibungslose Fehlerbehandlung
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| Hat der Agent nicht eskaliert, obwohl er hätte eskalieren sollen? | Eskalationstrigger. Kriterien sind nicht definiert oder zu eng. |
| Hat der Agent zu früh eskaliert? | Eskalationsschwelle. Die Kriterien sind zu sensibel. |
| Ist beim Eskalieren der Unterhaltungskontext verloren gegangen? | Übergabekonfiguration. Kontextbewahrung ist nicht eingerichtet. |
| Hat der Agent eine Schleife gedreht anstatt einen Fehler einzugestehen? | Fallback-Logik. Wiederholungsgrenzwert oder Fallback-Verhalten nicht konfiguriert. |
Nach der Diagnose ordnen Sie Fehlermuster anhand ihrer Ursachen passenden Lösungsstrategien zu.
Schritt 3: Plattformbeschränkungen identifizieren
Wenn die Bewertung korrekt ist und angemessene Konfigurationsänderungen die Ergebnisse nicht verbessern, könnte das Problem eine Plattformbeschränkung sein.
Hinweise auf Plattformbeschränkungen
| Indikator | Hinweis auf |
|---|---|
| Gleicher Fehler besteht über mehrere Prompt- und Konfigurationsvariationen hinweg | Kein Konfigurationsproblem |
| Der Dokumentenabruf liefert konstant falsche Dokumente, obwohl die Quellkonfiguration korrekt ist | Begrenzung der Rangfolge des Abrufs |
| Agent kann das erforderliche Reasoning trotz klarer Anweisungen nicht durchführen | Grenze der Modellfähigkeiten |
| Erforderliches Orchestrierungsmuster wird von keiner Konfigurationsoption unterstützt | Orchestrierungslogik-Einschränkung |
| Modellbasierte Bewertungstools ordnen trotz Rubrikoptimierung konsequent falsch zu | Einschränkung des Bewertermodells |
Vorgehensweise bei Plattformbeschränkungen
- Dokumentieren Sie die Einschränkung präzise (was fehlschlägt, was Sie unternommen haben und Nachweise dafür, dass es nicht konfigurationsbedingt ist).
- Wenden Sie, wenn möglich, eine Problemumgehung an (restrukturieren Sie z. B. das Quelldokument, um die Abrufqualität zu verbessern).
- Markieren Sie den Testfall als bekannte Beschränkung oder passen Sie die Schwellenwerte an, damit der Fortschritt in anderen Bereichen nicht blockiert wird.
- Eskalieren Sie mit Beweisen an das Plattformteam.
- Erfassen Sie das Element im Fehlerprotokoll zur erneuten Bewertung, wenn die Plattformfunktionen aktualisiert werden.
Nach der Klassifizierung überprüfen Sie die Problemumgehungs- und Eskalationsrichtlinien für den Umgang mit Plattformbeschränkungen.
Wenn ein Fehler nicht in das Framework passt
Manche Fehler lassen sich nicht eindeutig einem einzigen Ursachentyp zuordnen. Gängiges Beispiel:
- Back-End-Datenqualitätsprobleme: Der Inhalt der Wissensquelle ist technisch korrekt, aber mehrdeutig formuliert, sodass weder der Agent noch die Bewertung als fehlerhaft betrachtet werden.
- Zeitweilige Infrastrukturprobleme: Netzwerkzeitüberschreitungen, API-Ratenbegrenzungen und Connector-Probleme, die nicht zuverlässig reproduzierbar sind.
- Modellversionsänderungen: Das Verhalten des Agents hat sich nach einem Plattformmodellupdate geändert, das Sie nicht selbst angestoßen haben.
- Mehrdeutige Testfälle: Das Szenario ist mehrdeutig, und Fachleute sind sich über die richtige Antwort nicht einig.
Vorgeschlagener Ansatz: Dokumentieren Sie, was Sie beobachtet haben (den Fehler, die Antwort des Agents, was Sie überprüft haben). Vermerken Sie den Eintrag als „unklassifiziert“ im Fehlerprotokoll. Wenn der Fehler erneut auftritt, wird er oft mit zusätzlichen Belegen klassifizierbar.
Umgang mit komplizierten Ursachen
Ein einzelner Fehler kann durch mehrere beitragende Grundursachen verursacht werden. Zum Beispiel:
- Ein Fehler bei der sachlichen Genauigkeit, bei dem die erwartete Antwort etwas veraltet ist (Bewertungseinrichtung) und die Wissensquelle ebenfalls unvollständig ist (Agent-Konfiguration).
- Ein Fehler beim Toolaufruf, bei dem die Toolbeschreibung mehrdeutig ist (Agent-Konfiguration) und die Orchestrierung keine bedingten Toolaufrufe unterstützt (Plattformbeschränkung).
Empfohlene Vorgehensweise: Führen Sie die vollständige Triage für jeden Fehler durch. Wenn mehrere Arten von Ursachen zutreffen, bearbeiten Sie diese nach Priorität:
- Korrigieren Sie zuerst die Auswertung, um ein sauberes Signal zu erhalten und zu prüfen, ob die Agentänderung tatsächlich hilft.
- Korrigieren Sie die Agent-Konfiguration, um festzustellen, ob der verbleibende Fehler tatsächlich ein Plattformproblem ist.
- Dokumentieren Sie die Plattformbeschränkung erst, nachdem 1 und 2 erledigt wurden.
Führen Sie die betroffenen Testfälle nach jeder Änderung erneut aus, bevor Sie fortfahren.
Umgang mit Fehlern in mehrteiligen Unterhaltungen
Bei Szenarien mit mehreren Stufen entstehen Fehler nur über Drehungen.
Wann man ein Problem auf mehrere Ebenen vermuten sollte
- Zu Beginn gibt der Agent korrekte Antworten, widerspricht sich aber später selbst.
- Der Agent verliert in einem späteren Unterhaltungsschritt den Kontext zu einem vorherigen Toolaufruf oder Wissensabruf.
- Der Eskalationszeitpunkt ist nur sinnvoll, wenn der gesamte Unterhaltungsverlauf berücksichtigt wird.
- Der Ton des Agents verschlechtert sich zunehmend, je länger die Unterhaltung dauert.
- Der Agent fragt nach Informationen, die der Benutzer bereits bereitgestellt hat.
Trinkgeld
Ein Fehler kann in einem späteren Unterhaltungsschritt auftreten, während die eigentliche Ursache in einem früheren Teil liegt. Verfolgen Sie zurück, um den ersten Punkt zu identifizieren, an dem sich die Unterhaltung in unterschiedliche Richtungen entwickelte.
Zusätzliche diagnostische Fragen
| Frage | Wenn ja → Ursache |
|---|---|
| War der Fehler darauf zurückzuführen, dass Informationen aus einem vorherigen Unterhaltungsschritt verloren gegangen sind? | Problem bei der Kontextverwaltung; Gesprächsstatus wird nicht über Wechsel beibehalten. |
| Hat der Agent etwas widersprochen, was er in einem früheren Gespräch gesagt hat? | Lücke in der Konsistenzvorgabe; keine Vorgabe zur Wahrung der Kohärenz über Unterhaltungsschritte hinweg. |
| Hat der Agent erneut nach Informationen gefragt, die der Benutzer bereits bereitgestellt hat? | Kontextabrufproblem; Agent bezieht sich nicht auf vorherige Unterhaltungsschritte. |
| Wurde der Fehler erst nach vielen Wechseln (mehr als 5) angezeigt? | Die effektive Kontextlänge wurde überschritten. |
Anleitung zur Behebung von Problemen mit mehreren Drehungen
- Kontextverlust: Überprüfen Sei die Unterhaltungsstatuskonfiguration. Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe des Tools und wichtige Fakten übergreifend beibehalten werden.
- Widersprüche: Fügen Sie eine Konsistenzanweisung hinzu, zum Beispiel: „Sorge für Konsistenz mit deinen vorherigen Antworten in dieser Unterhaltung.“
- Fragen Sie erneut: Überprüfen Sie die Konfiguration des Unterhaltungsspeichers der Plattform.
- Verschlechterung bei langen Unterhaltungen: Ziehen Sie Strategien zur Konversationszusammenfassung oder Kontextkürzung in Betracht.
Überprüfen bestandener Testfälle (falsch positive Überprüfung)
Dieses Framework konzentriert sich auf Testfälle, die nicht bestanden werden. Ein Testfall, der falsch bestanden wird, kann jedoch ausgeblendete Qualitätslücken erzeugen.
Empfohlene Vorgehensweise: Überprüfen Sie manuell 5 bis 10 % der bestandenen Testfälle pro Bewertungsausführung, insbesondere für:
- Modellbasierte Bewertung (höheres Risiko für falsch positive Ergebnisse)
- Subjektive Signale (Tonfall, Hilfsbereitschaft)
- Zuvor fehlgeschlagene Tests, die nach einer Änderung jetzt bestehen
Wenn falsch positive Ergebnisse auftreten, kalibrieren Sie den Bewerter neu.
Nächste Schritte,
Nach Abschluss der Fehlertriage:
- Verwenden Sie Ebene 3: Fehlermuster Behebungsstrategien zuordnen
- Verwenden Sie Schicht 4: Musteranalyse, um systemische Probleme zu identifizieren.
- Gehen Sie die praktischen Beispiele durch, die zeigen, wie die Framework-Ebenen in realen Szenarien zusammenwirken.