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Rubrica de avaliação

Evaluation Rubric

Artefato
Básico
Categoria: Evals, testes e métricasSubcategoria: Avaliação de sistemas de IA

O que significa

É a definição explícita dos critérios de qualidade e de como pontuar cada um, separadamente: fidelidade à fonte, ausência de invenção, completude, tom, conformidade com a política, formato. Cada critério tem uma escala (binária ou graduada), uma descrição de cada nível e exemplos. Não existe “acurácia” única quando a saída é texto; existe um conjunto de critérios avaliados um a um. É o instrumento que torna a avaliação de texto objetiva e comparável entre pessoas e entre versões.

Como usar na prática de produto

Em Produto, quem pergunta “qual a acurácia do assistente?” está fazendo a pergunta errada. A rubrica é a resposta certa: “fidelidade 96%, completude 88%, tom 94%”. Critérios separados dizem onde melhorar; uma nota geral esconde os problemas. E critérios binários e verificáveis (“toda afirmação está nos trechos? sim ou não”) funcionam melhor do que escalas de 1 a 5 subjetivas. Por exemplo, o critério “ausência de invenção” recebe 1 se toda afirmação factual está nos trechos fornecidos e 0 caso contrário.

Quando usar este termo ou outro

Use rubrica para qualquer saída em texto livre. Use métrica numérica direta para classificação e previsão, em que a resposta é certa ou errada. Use critério de aceitação como o limiar da rubrica que define aprovado ou reprovado. Uma forma simples de diferenciar: rubrica decompõe a qualidade; critério de aceitação define o mínimo.

Exemplos de aplicação

  • Atendimento: fidelidade, completude, tom, conformidade e formato avaliados separadamente.
  • Binário: “cita apenas cláusulas existentes?” como sim ou não.
  • Diagnóstico: identificar que o tom está bom, mas a completude está baixa.
  • Comparação: medir cada critério em duas versões do prompt.
  • Documentação: exemplos de resposta para cada nível de cada critério.

Origem do termo

Instrumento pedagógico (avaliação educacional, anos 1970-80) adotado pela avaliação de LLMs para tornar critérios explícitos.

Fonte técnica

Anthropic docs, Define your success criteria; Hamel Husain, Your AI Product Needs Evals

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