Evals — systematiske evalueringer av modell‑utdata — framstår som en ny testpraksis i AI‑ingeniørarbeid som legger kompleksitet på tradisjonell programvareutvikling.
Artikkelen beskriver tre lag i en AI‑applikasjonsstabel: applikasjonsutvikling, modellutvikling og infrastruktur, og viser at mange team starter på applikasjonsnivået med ferdigtrente modeller i stedet for å trene fra bunnen av. AI‑ingeniørarbeid handler derfor mye om å gi modeller relevant kontekst, bruke API‑er, bygge RAG‑pipelines og tool‑calling, samtidig som vanlige SWE‑oppgaver som deploy, overvåkning og skalering må håndteres. Evalueringsarbeid er sammenlignet med tester i tradisjonell utvikling: kvantitative evalueringsformer (funksjonell korrekthet, eksakt treff) kan ofte automatiseres, mens kvalitative vurderinger (tone, koherens, nyanser) krever strukturerte kriterier og ofte AI‑dommere eller menneskelig dømmekraft. Referansedata og likhetsmål (eksakt match, leksikalsk og semantisk via embeddings) brukes for å måle ytelse, og automatiserte evalueringsløp muliggjør kontinuerlig overvåkning og regresjonsoppdagelse.
Temaet er relevant for norske utviklere og offentlige digitale tjenester som tar i bruk kunstlig intelligens (KI); det er også et tema i AI-nyheter.
Kilde: https://towardsdatascience.com/ai-engineering-and-evals-as-new-layers-of-software-work | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
