Мультиагентная оценка — это наш ключевой механизм, обеспечивающий статистическую устойчивость и объективность результатов.
Как было отмечено в Разделе 1, фидбек стандартных LLM стохастичен (случаен) — один и тот же запрос, заданный дважды, может дать разные ответы. Полагаться на один такой ответ для принятия бизнес-решения — это лотерея.
Мы решаем эту проблему, применяя парадигму "LLM-as-a-Judge" (LLM в роли судьи) в массовом масштабе. Вместо одной оценки, платформа запускает от 200 до 500 независимых оценочных сессий (прогонов) для каждого "Теста". Точное количество варьируется в зависимости от устойчивости реакции: если оценки сильно расходятся, система проводит больше прогонов для достижения статистической достоверности.
Представьте, что вы опрашиваете не одного человека, а проводите полноценный опрос среди сотен респондентов, каждый из которых идеально соответствует профилю вашей "Персоны" и не может влиять на ответы друг друга.
Результаты этих сессий затем агрегируются, и система использует статистические методы для отсечения случайных выбросов и получения надежного среднего балла и распределения оценок. Это гарантирует, что полученный вами результат является не случайной флуктуацией, а статистически достоверным отражением реакции данной "Персоны".