Проще говоря, sampling review - это контроль качества без ручной проверки каждого действия. Он помогает понять, где агент ошибается, какие сценарии требуют доработки, где нужны guardrails и какие ответы нельзя пускать полностью автоматически.
В AI-проектах sampling review особенно полезен после запуска. Автоматические evals проверяют заранее подготовленные сценарии, но реальные пользователи задают неожиданные вопросы. Выборочная проверка показывает, как агент ведет себя на живом трафике.
Sampling review можно строить по-разному: случайная выборка, выборка по риску, выборка по источнику, выборка по низкому confidence score, выборка по жалобам, выборка по новым типам запросов или обязательная проверка всех действий с деньгами, юридическими документами и персональными данными.
Хороший sampling review не сводится к оценке "нравится / не нравится". Нужны понятные критерии: точность ответа, наличие источников, соблюдение тона, безопасность, корректность tool calling, отсутствие утечек данных, правильная эскалация, соответствие политике и полезность для пользователя.
AI-агент может сам помогать готовить выборку: собирать кейсы, удалять дубли, группировать ошибки, находить похожие проблемы, выделять risky cases и готовить карточку для ревьюера. Но финальная оценка спорных и важных случаев остается за человеком.
Типичные ошибки: проверять только удачные кейсы, смотреть слишком маленькую выборку, не фиксировать причины ошибок, не связывать review с доработками, не проверять tool calls и не отделять случайные ошибки от системных проблем.
В production стоит хранить ID кейса, входной запрос, ответ агента, вызовы инструментов, источники, confidence, риск, решение ревьюера, категорию ошибки, исправленный ответ, дату проверки и ссылку на trace. Тогда sampling review становится источником данных для улучшения промптов, evals и guardrails.
Примеры
- Команда поддержки каждый день проверяет 30 случайных ответов AI-агента и отмечает ошибки в тоне, фактах и источниках.
- Все ответы с confidence ниже 0.6 попадают в sampling review перед тем, как их используют для обучения evals.
- После обновления промпта ревьюер проверяет выборку tool calls, чтобы убедиться, что агент не вызывает лишние действия.
- Юридические и финансовые ответы проверяют чаще, чем обычные справочные вопросы.
- Langfuse или LangSmith собирает traces, а команда выбирает кейсы с ошибками и группирует их по типам.
Где используется
- контроль качества AI-агента после запуска
- поиск ошибок на живом трафике
- проверка ответов с низким confidence
- аудит tool calling и write-back
- улучшение evals и датасетов
- контроль безопасности и утечек данных
- проверка tone of voice и brand voice
- приоритизация доработок промпта
- оценка качества поддержки и moderation workflow
Связанные термины
Agent trace
Approval queue
Approval workflow
Audit log
Confidence score
Dataset для evals
Evals
Guardrails
Частые вопросы
Что такое sampling review простыми словами?
Это выборочная ручная проверка части ответов или действий AI-агента, чтобы понять качество и риски без просмотра всего потока.
Чем sampling review отличается от evals?
Evals обычно проверяют заранее заданные тестовые сценарии. Sampling review смотрит реальные кейсы из работы агента и помогает находить неожиданные ошибки.
Какие кейсы стоит отправлять в sampling review?
Случайную выборку, низкий confidence, жалобы, опасные действия, финансовые и юридические темы, обращения с персональными данными и новые типы запросов.
Что должен оценивать ревьюер?
Точность, полезность, источники, тон, безопасность, корректность tool calling, отсутствие утечек данных, эскалацию и соответствие правилам.
Как использовать результаты sampling review?
Группировать ошибки, обновлять промпты, правила, guardrails, evals, датасеты, инструкции операторов и критерии автоматической эскалации.
