开发 AI 功能需要一个稳健的指标基线，以避免代价高昂的产品失败。此基线应超越标准的软件指标，以衡量 AI 特定的方面，如准确性、成本和用户信任。关键指标包括每次请求的成本、针对特定功能的质量得分（例如，RAG 的基础性，代理的任务完成度）以及用户采用率，确保 AI 工作流程不仅功能齐全，而且在扩展前能带来切实的业务价值。 AI
影响 为评估 AI 功能的成功确立了最佳实践，指导开发和扩展决策。
排序理由 文章讨论了开发和评估 AI 功能的最佳实践，重点关注指标和基线，而不是特定的产品发布或研究突破。
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