Tu IA suena correcta. ¿Pero lo es?
Un asistente de IA puede dar una respuesta convincente y aun así omitir el dato más importante. Un chatbot puede manejar cientos de conversaciones a la perfección y luego fallar en una pregunta que tus usuarios hacen todos los días.
La evaluación de LLM mide qué tan bien se desempeña tu IA frente a criterios definidos, incluyendo exactitud, relevancia, fidelidad y finalización de tareas. A diferencia de los servicios de pruebas de LLM, más amplios, que también verifican seguridad, rendimiento y funcionalidad, la evaluación se centra en qué tan buenas son realmente las salidas y decisiones.
Los servicios de evaluación de LLM de QAwerk combinan conjuntos de datos realistas, puntuación automatizada y criterio humano para descubrir fallos que los scripts de prueba ordinarios pasan por alto. Obtienes una línea base de calidad clara, problemas priorizados y evidencia que respalda tu próximo lanzamiento o decisión sobre el modelo.
Donde las suposiciones se encuentran con la realidad
Tu resultado
Menos conjeturas, una base de calidad clara y controles repetibles para cada lanzamiento.
Nuestros Servicios de Evaluación de LLM
Estrategia de Evaluación y Diseño de Métricas
¿Qué significa una buena respuesta para tu producto? Traducimos los objetivos de negocio en criterios medibles, rúbricas de puntuación, umbrales de aceptación y escenarios de prueba realistas. Tu equipo sabe exactamente qué medir y cuándo la calidad es suficiente para lanzar.
Creación de un Conjunto de Datos de Referencia
Construimos el conjunto de pruebas sobre el que se apoyan tus evaluaciones: escenarios de usuario reales, casos límite y entradas adversarias, cada uno con comportamiento esperado y etiquetas de severidad. El conjunto de datos está versionado y protegido, de modo que cada lanzamiento futuro se mide contra el mismo estándar.
Evaluación de la Calidad de las Salidas y de las Alucinaciones
Puntuamos cada respuesta en exactitud, relevancia, fidelidad a la fuente, seguimiento de instrucciones y formato. Conocerás tu tasa de alucinación real, qué escenarios la desencadenan y qué tan graves son los errores, no solo un promedio que oculta los peligrosos.
Evaluación de Agentes de IA y Chatbots
Evaluamos la finalización de tareas, la precisión de las llamadas a herramientas, la consistencia de las conversaciones y la ejecución de varios pasos. Desde argumentos de API incorrectos hasta instrucciones del usuario olvidadas, exponemos fallos que comprometen los flujos de trabajo autónomos. Explora nuestras capacidades de pruebas de agentes de IA.
Configuración de LLM como Juez
La puntuación automatizada solo es útil cuando las puntuaciones significan algo. Diseñamos rúbricas de LLM como juez, comparamos las calificaciones automatizadas con evaluaciones humanas y ajustamos los criterios de evaluación para reducir el sesgo de puntuación y los resultados poco fiables.
Servicios de Evaluación Comparativa de LLM y Comparación de Modelos
Nuestros servicios de evaluación comparativa de LLM comparan modelos candidatos usando tus tareas reales, no solo tablas de clasificación públicas. Medimos calidad, tiempo de respuesta y costo de inferencia para ayudarte a seleccionar, reemplazar o actualizar modelos con menos sorpresas.
Evaluación de RAG
Medimos la relevancia de la recuperación, la cobertura del contexto, la fidelidad de las respuestas y la precisión de las citas para identificar dónde se rompen las respuestas fundamentadas en conocimiento. Para una validación más profunda del pipeline, explora nuestra experiencia en pruebas de RAG.
Evaluación de Regresión y CI
Una actualización de un prompt no debería romper la función que ayer funcionaba. Creamos suites de evaluación repetibles y las conectamos a tu pipeline de lanzamiento, ayudando a tu equipo a detectar caídas de calidad antes del despliegue.
Revisión por Expertos Humanos
Algunas respuestas requieren más que una puntuación automatizada. Organizamos revisiones humanas estructuradas con rúbricas claras, involucramos a especialistas del dominio cuando es necesario, y medimos el acuerdo entre revisores para validar salidas matizadas o de alto riesgo.
Casos Seleccionados
Granola
Sitch
¿Necesitas servicios de evaluación de LLM antes de tu próximo lanzamiento?
HablemosCuándo Necesitas Evaluación de Modelos de IA
Pasar a Producción
Tu demo impresionó a todos, pero nadie puede decir cómo se desempeña con miles de preguntas reales. La evaluación te da un umbral de lanzamiento y la prueba de que lo cumpliste.
Alucinaciones Sin Medir
Los usuarios reportan respuestas inventadas, pero no sabes si es 1 de cada 10 o 1 de cada 1,000. Medimos la tasa y mostramos dónde ocurre.
Cambio de Modelos
Un modelo nuevo es más barato, o una actualización del proveedor cambió realmente el comportamiento. Una comparación lado a lado con tus tareas muestra qué ganas y qué se rompe.
Cambio de Prompts
Cada ajuste arregla un caso y rompe otro en silencio. Una línea base y una suite de regresión muestran el efecto neto antes de que hagas el merge.
Agentes de IA Poco Fiables
“Normalmente” no es suficiente cuando tu agente emite reembolsos o edita registros. Medimos qué tan confiablemente tiene éxito a lo largo de ejecuciones repetidas, no solo si puede lograrlo.
Los Compradores Quieren Pruebas
Las revisiones de seguridad empresarial y las regulaciones de IA ahora preguntan cómo pruebas tu IA. Te damos resultados puntuados y reproducibles que puedes compartir con confianza.
Lo Que Ganas con Nuestros Servicios de Evaluación de IA
Lanza con un número, no con una corazonada
Una línea base de calidad clara y un umbral de aprobación para salir a producción.
Detecta regresiones silenciosas
Cada cambio de prompt o de modelo se puntúa antes de lanzarse.
Elige modelos con base en evidencia
Compara calidad, velocidad y costo en tus tareas reales.
Confía en tus puntuaciones automatizadas
Jueces calibrados frente a expertos humanos, no aceptados por fe.
Responde la pregunta de la evidencia
Resultados reproducibles para compradores empresariales, auditores y tu junta directiva.
Quédate con todo lo que construimos
Los conjuntos de datos, las rúbricas y la suite de evaluación viven en tu repositorio.
Por Qué Elegir a QAwerk para la Evaluación de LLM
Perspectiva Independiente
Perspectiva Independiente Muchos servicios de evaluación de IA los ejecutan los equipos que construyen o venden los modelos. Nosotros no construimos tu IA y no tenemos ningún interés en tu elección de modelo, así que no hay razón para calificar con generosidad. Obtienes un resultado independiente en el que confían compradores e inversionistas.
Experiencia con Productos de IA Reales
Experiencia con Productos de IA Reales Evaluamos los resúmenes de reuniones generados por LLM para Granola, hoy una empresa de 1,500 millones de dólares, con verificaciones asistidas por IA en el CI. Para Sitch, validamos la lógica de conversación de un casamentero de IA mientras escalaba a 20,000 presentaciones al día. Sabemos qué se rompe cuando llegan los usuarios reales.
Disciplina de QA Desde 2015
Disciplina de QA Desde 2015 La evaluación es, en el fondo, pruebas: criterios claros, casos representativos, ejecuciones reproducibles. Hemos aplicado esa disciplina a más de 250 proyectos desde 2015. Nuestros servicios de evaluación de modelos de IA la llevan a la IA, donde un diseño de pruebas laxo produce puntuaciones que parecen precisas pero significan poco.
Humano Más Automatizado
Humano Más Automatizado Las verificaciones por código detectan errores de formato y lógica de forma económica, los jueces LLM calibrados cubren el significado a escala, y la revisión con intervención humana maneja los casos matizados. Elegimos la combinación por métrica, para que no pagues de más por verificaciones simples ni dejes las decisiones de criterio al código.
Senior, Reconocidos y Seguros
Senior, Reconocidos y Seguros Contamos con más de 30 ingenieros de QA senior, un lugar en el Global Outsourcing 100 de IAOP, y clientes que ganan premios de la industria y son adquiridos por líderes del mercado. Atendemos equipos en Estados Unidos, Australia, Nueva Zelanda y Europa Occidental, firmamos NDA y mantenemos tus prompts y datos en entornos que tú apruebas.
Evaluación Específica para Cada Producto
Evaluación Específica para Cada Producto Nuestros servicios de evaluación de modelos LLM no obligan a todos los clientes a usar una única prueba de referencia o plataforma. Un asistente RAG, un chatbot de atención al cliente y un agente autónomo necesitan distintos conjuntos de datos, métricas y flujos de evaluación. Adaptamos el alcance a los riesgos de tu producto, tu entorno técnico y tus objetivos de negocio, incluidos los requisitos acordados de manejo de datos.
QAwerk nos ayuda continuamente a probar tanto nuestras aplicaciones de escritorio como las móviles. Realizan pruebas automatizadas y manuales de todas las funcionalidades, lo que abarca desde la instalación hasta la experiencia de usuario (UX), pasando por las respuestas generadas por IA. ¡El equipo ha sido capaz de detectar errores graves antes de su lanzamiento, lo que nos ha salvado de un desastre! En general, también hemos podido seguir lanzando actualizaciones rápidamente sin vernos limitados por nuestra escasa disponibilidad para realizar pruebas. Siempre son puntuales, fiables, receptivos y se adaptan a nuestras necesidades, que a menudo cambian en el último momento. Su comunicación y atención al detalle a la hora de informar de los errores son impresionantes. ¡Da la sensación de que forman parte de nuestro equipo, tanto en sentido figurado como literal! ¡Los recomiendo sin duda!
QAwerk se encarga de realizar las pruebas de nuestra plataforma en la nube. También nos han ayudado a anotar imágenes y vídeos con fines de aprendizaje automático. Me gusta el enfoque de QAwerk: al fin y al cabo, se trata de gente buena, interesada, motivada para hacer las cosas y que, en ocasiones, incluso supera nuestras expectativas.
Otros Servicios que Ofrecemos
Pruebas de IA
Probamos productos impulsados por IA de extremo a extremo: funcionalidad, integraciones, manejo de datos y experiencia de usuario. Es la red de seguridad alrededor de tus evaluaciones de LLM, para que un modelo sólido no se vea defraudado por la app que lo rodea.
Pruebas de Penetración
La inyección de prompts y la fuga de datos son problemas de seguridad, no puntuaciones de calidad. Nuestros especialistas en pruebas de penetración sondean tu app, tus API y tus funciones de IA como lo harían atacantes reales y te muestran cómo cerrar cada brecha.
Pruebas de API
Verificamos cómo se integra tu IA con herramientas externas, CRM, servicios de búsqueda y sistemas de negocio, incluyendo respuestas de error, permisos de acceso y consistencia de datos a lo largo de los flujos de trabajo.
Pruebas de Localización
Verificamos si tu app impulsada por IA se desempeña de forma consistente entre idiomas, dialectos, formatos regionales y expectativas culturales, especialmente cuando la calidad de las respuestas varía entre mercados y grupos de usuarios.
Pruebas de Cumplimiento
Los reguladores y los compradores empresariales preguntan cada vez más cómo se prueba tu IA. Asignamos las obligaciones a casos de prueba y entregamos paquetes de evidencia que convierten los resultados de las evaluaciones en pruebas listas para auditoría.
Pruebas Automatizadas
Construimos frameworks de automatización que se ejecutan en tu CI en cada build. Combinados con las suites de evaluación, detectan flujos rotos y caídas de calidad antes de que un lanzamiento llegue a tus usuarios.
Herramientas que Usamos
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la evaluación de LLM?
La evaluación de LLM es el proceso de medir qué tan bien un modelo de lenguaje extenso, o la app construida sobre él, hace su trabajo previsto. Puntúa las salidas frente a métricas de evaluación de LLM como exactitud, relevancia, fidelidad a las fuentes, seguridad y finalización de tareas, usando un conjunto de pruebas que refleja el uso real. El resultado es una línea base que puedes comparar entre prompts, modelos y lanzamientos.
¿En qué se diferencia la evaluación de LLM de las pruebas de LLM?
Las pruebas de LLM verifican si el sistema funciona: las funciones operan, las respuestas llegan rápido, las integraciones se sostienen y los atacantes no pueden vulnerarlo. La evaluación de LLM mide la calidad de lo que el modelo dice y hace, normalmente como puntuaciones frente a umbrales en lugar de simples verificaciones de aprobado o fallido. La mayoría de las IA en producción necesitan ambas.
¿Qué métricas usan para evaluar LLM?
Depende de tu caso de uso. Para las respuestas generadas, normalmente medimos corrección, relevancia, fidelidad, tasa de alucinación y seguimiento de instrucciones. Las apps RAG añaden precisión y exhaustividad del contexto; los agentes añaden finalización de tareas, precisión de las llamadas a herramientas y confiabilidad a lo largo de ejecuciones repetidas. También seguimos la seguridad, la latencia y el costo por tarea exitosa cuando afectan tu decisión de lanzamiento.
¿Cómo evalúan agentes de IA y chatbots?
Observamos todo el recorrido, no solo la respuesta final. Para los agentes, usamos métricas de evaluación de agentes de IA para comprobar si la tarea se completó, si se llamó a las herramientas correctas con los argumentos correctos, cuántos pasos se desperdiciaron y cómo se recupera el agente de los errores. Para los chatbots, ejecutamos escenarios de varios turnos para probar la consistencia, la retención del contexto y el tono. Repetimos cada ejecución para ver qué tan confiablemente tiene éxito el sistema.
¿Qué es LLM como juez, y se puede confiar en él?
LLM como juez significa usar un modelo para puntuar las salidas de otro modelo frente a una rúbrica. Hace la evaluación rápida y escalable, pero los jueces tienen sesgos conocidos: favorecen las respuestas más largas, la primera opción mostrada y los textos que suenan como los suyos. Se puede confiar en un juez una vez que está calibrado. Comparamos sus puntuaciones con etiquetas humanas y lo afinamos hasta que coincide con los revisores expertos sobre tus datos.
¿Necesitamos una plataforma de evaluación o un servicio?
Una plataforma como LangSmith o DeepEval te da la infraestructura para ejecutar evaluaciones. No decide qué medir, no construye tus datos de prueba ni comprueba si tus jueces están en lo correcto. Un servicio hace ese trabajo de diseño. Configuramos y ejecutamos las herramientas dentro de tu stack, de modo que obtienes resultados y una suite de evaluación funcional en lugar de otra herramienta que aprender.
¿Se puede automatizar la evaluación de LLM?
En gran medida, sí. Una vez que las métricas, los conjuntos de datos y los jueces están en su lugar, las evaluaciones pueden ejecutarse como pruebas de regresión de LLM automatizadas en el CI con cada cambio de prompt, modelo o recuperación. La revisión humana sigue siendo importante para construir la verdad de referencia, calibrar jueces y revisar casos de alto riesgo o ambiguos. Una buena configuración automatiza la mayor parte de la puntuación y envía a las personas solo los resultados inciertos.
¿Cuánto tiempo toma una evaluación de LLM?
Una evaluación enfocada de una función de LLM suele tomar de dos a cuatro semanas, desde definir los criterios de éxito hasta un informe de línea base puntuado. Los sistemas con agentes o de varios modelos, la revisión humana experta o varios idiomas pueden extender eso a entre seis y ocho semanas. Te daremos un cronograma realista después de una breve llamada de definición del alcance.
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¿No estás seguro de cómo evaluar un LLM como el tuyo? Cuéntanos qué hace tu IA, y te sugeriremos qué medir primero y te diremos con honestidad si somos la opción adecuada.
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