Una funcionalidad de IA solo es útil si su comportamiento es medible y se entienden sus límites. Antes de que cualquier funcionalidad de extracción de documentos llegue a producción, construimos un conjunto de evaluación: una muestra etiquetada de casos reales, puntuada antes y después de cada cambio de modelo.
Construir el conjunto de evaluación
Extrae una muestra representativa de los documentos que la funcionalidad realmente verá, incluyendo los complicados: escaneos de mala calidad, maquetaciones inusuales, campos ausentes. Etiqueta a mano la respuesta correcta de cada campo. Este conjunto es lo que indica si un cambio de modelo es una mejora o una regresión, en lugar de fiarse de la impresión que dan unos pocos ejemplos.
Definir un umbral de revisión humana
Los resultados de baja confianza deben derivarse a una persona en lugar de actuar sobre ellos automáticamente. El umbral no es una decisión de una sola vez: se ajusta contra el conjunto de evaluación hasta que la tasa de falsos positivos sea una que estés dispuesto a aceptar en producción.
Cómo se ve cuando está bien hecho
Una funcionalidad de extracción lista para producción tiene una cifra de precisión documentada frente a una muestra real, una cola de revisión para todo lo que quede por debajo del umbral, y un registro de auditoría de qué se extrajo y de dónde procedía.
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