Affidarsi agli assistenti virtuali: il caso EVAL-IA di InfoCamere
InfoCamere sviluppa EVAL-IA per misurare e governare l’affidabilità degli assistenti virtuali. Il progetto punta su quality engineering, test automatizzati e data readiness: riduce gli errori legati a informazioni ambigue, migliora retrieval e governance dei contenuti, e introduce un agent validator capace di verificare migliaia di risposte in produzione L'articolo Affidarsi agli assistenti virtuali: il caso EVAL-IA di InfoCamere proviene da Agenda Digitale.
InfoCamere sviluppa EVAL-IA per misurare e governare l’affidabilità degli assistenti virtuali. Il progetto punta su quality engineering, test automatizzati e data readiness: riduce gli errori legati a informazioni ambigue, migliora retrieval e governance dei contenuti, e introduce un agent validator capace di verificare migliaia di risposte in produzione
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