SGR подход или как улучшают качество в LLM-проектах

Здесь разбираю, как находить Product‑Market Fit и строить Go‑To‑Market для AI‑продуктов. Пишу практичные конспекты фреймворков, метрики и бенчмарки, делюсь инструментами и рабочими чеклистами без воды. Если вы делаете AI‑сервис и хотите расти осознанно — добро пожаловать.

sgrschema-guided-reasoningllm

На канале “LLM под капотом” вышел интересный блок постов по спасению проекта с LLM под капотом. Рекомендую ознакомиться, классный формат с выжимкой из лучших практик как за 5 дней подняли качество метрики AI-системы с 60% до 80% точности за счет профессионализма и правильных подходов в работе с качеством LLM-приложений

Мне понравилось в ней все:

  • как выстроены процессы команды
  • какие применяли подходы
  • как улучшали метрики

Что полезного можно взять:

  • режим стартапов-команды
  • A vs B геймификация
  • понятные роли в AI-командах
  • хорошая практика Heatmap карты
  • процессы для AI-команд
  • рабочие/нерабочие принципы

- Полная статья-осмысление

Дополнительные:

Тепловая карта результатов оценки LLM: большая сетка зелёных и красных ячеек, показывающая успешные и проблемные кейсы при анализе качества, подписи размыты.
Heatmap-матрица качества LLM: визуализация успешных (зелёный) и проблемных (красный) ответов по кейсам.

Читайте так же