TL;DR: Os Evals são testes automatizados que verificam se modelos de IA atendem a critérios específicos de qualidade, permitindo avaliar objetivamente o desempenho, comparar versões e identificar melhorias necessárias. O artigo apresenta um guia completo sobre como implementar Evals através de configuração de fontes de dados e critérios de teste, exemplificando com a classificação de tickets de suporte de TI.

Takeaways:

• Evals funcionam como uma camada de garantia de qualidade, composta por dois componentes essenciais: Data Source Config (define o esquema dos dados de teste) e Testing Criteria (estabelece como determinar se a saída está correta).
• A preparação de dados de teste representativos em formato JSONL é fundamental para avaliar adequadamente o desempenho do modelo de IA.
• Os resultados dos Evals permitem identificar padrões de falha, limitações do modelo e áreas específicas que necessitam de ajustes no prompt, estabelecendo um ciclo de melhoria contínua.
• A implementação sistemática de Evals reduz riscos em produção, acelera o desenvolvimento e constrói confiança nas soluções de IA, transformando-se em vantagem competitiva.

Dominando Evals: O Guia Definitivo para Avaliar o Desempenho de Modelos de IA

Você já se perguntou como garantir que seu modelo de IA entregue consistentemente resultados de qualidade? Como saber se suas atualizações realmente melhoram o desempenho? Ou como identificar falhas antes que elas impactem seus usuários? A resposta para todas essas questões está em uma ferramenta poderosa e ainda subutilizada: os Evals.

Neste guia completo, vamos desvendar como utilizar Evals para testar, avaliar e aprimorar seus modelos de IA de forma sistemática e eficiente. Prepare-se para transformar a maneira como você valida o desempenho de suas aplicações de inteligência artificial.

O Que São Evals e Por Que Você Precisa Deles

Evals (avaliações) são testes automatizados projetados para verificar se as saídas de modelos de IA atendem a critérios específicos de estilo e conteúdo. Eles funcionam como uma camada de garantia de qualidade, permitindo que você:

• Avalie objetivamente o desempenho de seus modelos
• Compare diferentes versões ou ajustes de prompts
• Identifique pontos fracos e áreas para melhoria
• Construa aplicações de IA mais confiáveis e robustas

O processo de Evals é semelhante ao desenvolvimento orientado por comportamento (BDD), onde você define o comportamento esperado e então verifica se seu sistema atende a essas expectativas. Esta abordagem é particularmente valiosa quando você precisa atualizar seu modelo ou testar novas funcionalidades.

Anatomia de um Eval: Os Componentes Essenciais

Para criar um Eval eficaz, você precisa entender seus dois componentes fundamentais:

1. Data Source Config (Configuração da Fonte de Dados): Define o esquema dos dados que serão usados nos testes
2. Testing Criteria (Critérios de Teste): Estabelece como determinar se a saída do modelo está correta

Vamos explorar cada um desses elementos usando um exemplo prático: a classificação de tickets de suporte de TI em três categorias – Hardware, Software ou Outros.

Construindo um Eval para Classificação de Tickets de Suporte

Imagine que você deseja automatizar a triagem inicial de tickets de suporte de TI. Seu modelo de IA precisa categorizar cada ticket em uma das três categorias mencionadas. Como garantir que ele faz isso corretamente?

Configurando o Data Source Config

O primeiro passo é definir o formato dos dados que serão utilizados no teste:

"data_source_config": {
  "type": "custom",
  "item_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "ticket_text": { "type": "string" },
      "correct_label": { "type": "string" }
    },
    "required": ["ticket_text", "correct_label"]
  },
  "include_sample_schema": true
}

Este trecho especifica que:

• Cada item no conjunto de dados de teste terá duas propriedades
• ticket_text: uma string contendo o texto do ticket de suporte
• correct_label: a categoria correta (Hardware, Software ou Outros)
• Ambas as propriedades são obrigatórias
• include_sample_schema está definido como true porque referenciamos o esquema de amostra nos critérios de teste

Esta configuração garante que seus dados de teste estejam estruturados de forma consistente e que contenham todas as informações necessárias para avaliar o desempenho do modelo.

Definindo os Testing Criteria

Agora, precisamos estabelecer como determinar se a saída do modelo está correta:

"testing_criteria": [
  {
    "type": "string_check",
    "name": "Match output to human label",
    "input": "{{ sample.output_text }}",
    "operation": "eq",
    "reference": "{{ item.correct_label }}"
  }
]

Neste exemplo, estamos utilizando um critério simples mas eficaz:

• type: “string_check” indica que estamos comparando strings
• name: um nome descritivo para o critério
• input: a saída gerada pelo modelo, representada por {{ sample.output_text }}
• operation: “eq” significa que estamos verificando se as strings são exatamente iguais
• reference: o valor correto esperado, obtido de {{ item.correct_label }}

A sintaxe de template {{ ... }} permite inserir conteúdo dinâmico nos testes, facilitando a comparação entre o resultado do modelo e o valor esperado.

Preparando Dados de Teste para Seu Eval

Após definir o comportamento desejado em um Eval, o próximo passo é preparar um conjunto de dados de teste representativo. Uma abordagem comum é criar um arquivo JSONL (JSON Lines) contendo exemplos de tickets com suas respectivas categorias:

{"item": {"ticket_text": "Meu monitor não liga!", "correct_label": "Hardware"}}
{"item": {"ticket_text": "Estou no vim e não consigo sair!", "correct_label": "Software"}}
{"item": {"ticket_text": "Melhores restaurantes em São Paulo?", "correct_label": "Outros"}}

Cada linha representa um caso de teste, com o texto do ticket e seu rótulo correto. Você pode carregar este arquivo para a plataforma OpenAI através do dashboard ou da API, obtendo um ID único que será utilizado posteriormente.

Executando Seu Eval: Colocando o Prompt à Prova

Com o Eval configurado e os dados de teste prontos, é hora de avaliar o desempenho do seu prompt. Isso é feito criando uma execução de Eval via API:

curl https://api.openai.com/v1/evals/YOUR_EVAL_ID/runs \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "name": "Categorization text run",
  "data_source": {
    "type": "completions",
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [
      {
        "role": "developer",
        "content": "Você é um especialista em categorizar tickets de suporte de TI. Dado o ticket de suporte abaixo, categorize a solicitação em uma das seguintes: \"Hardware\", \"Software\" ou \"Outros\". Responda apenas com uma dessas palavras."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "{{ item.ticket_text }}"
      }
    ],
    "source": {
      "type": "file_id",
      "id": "YOUR_FILE_ID"
    }
  }
}'

Nesta requisição, você está:

1. Especificando o ID do seu Eval e o arquivo de dados de teste
2. Configurando o prompt que deseja testar, incluindo instruções claras para o modelo
3. Usando a sintaxe {{ item.ticket_text }} para inserir dinamicamente o texto do ticket de cada item de teste

A execução do Eval processará cada linha do seu conjunto de dados, aplicando o prompt especificado e avaliando se a saída do modelo corresponde ao rótulo correto.

Analisando os Resultados: Insights para Aprimoramento

Após a conclusão da execução do Eval, você receberá um relatório detalhado sobre o desempenho do seu modelo:

{
  "object": "eval.run",
  "id": "evalrun_67e44c73eb6481909f79a457749222c7",
  "eval_id": "eval_67e44c5becec81909704be0318146157",
  "report_url": "https://platform.openai.com/evaluations/xxx",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-4.1",
  "name": "Categorization text run",
  "created_at": 1743015028,
  "result_counts": {
    "total": 3,
    "errored": 0,
    "failed": 0,
    "passed": 3
  }
}

Este relatório fornece informações valiosas:

• O status da execução (completo, em andamento, etc.)
• O número total de testes realizados
• Quantos testes passaram, falharam ou resultaram em erro
• Um link para um relatório visual mais detalhado

Analisando estes resultados, você pode identificar:

• Se seu prompt está funcionando conforme o esperado
• Padrões de falha que podem indicar limitações do modelo
• Áreas específicas que necessitam de ajustes no prompt

Iterando e Aprimorando: O Ciclo de Melhoria Contínua

Os Evals não são apenas ferramentas de validação; são parte de um ciclo de melhoria contínua. Com base nos resultados obtidos, você pode:

1. Refinar seu prompt para melhorar o desempenho em casos problemáticos
2. Adicionar mais exemplos ao conjunto de dados de teste para cobrir cenários edge
3. Ajustar os critérios de teste para melhor refletir os requisitos da sua aplicação
4. Testar diferentes modelos ou configurações para encontrar o equilíbrio ideal entre desempenho e custo

Este processo iterativo permite que você construa aplicações de IA cada vez mais robustas e confiáveis.

Aplicações Práticas de Evals Além da Classificação

Embora tenhamos usado a classificação de tickets como exemplo, os Evals podem ser aplicados a uma ampla gama de tarefas:

• Geração de conteúdo: verificar se o texto gerado segue diretrizes específicas de tom, estilo e formato
• Extração de informações: avaliar se o modelo identifica corretamente dados específicos em documentos
• Tradução: comparar traduções geradas com referências de alta qualidade
• Resumo: verificar se resumos contêm os pontos-chave sem distorcer informações
• Resposta a perguntas: avaliar a precisão, relevância e completude das respostas

Conclusão: Transformando Avaliação em Vantagem Competitiva

Dominar a criação e execução de Evals é mais do que uma habilidade técnica — é uma vantagem competitiva no desenvolvimento de aplicações de IA. Ao implementar avaliações sistemáticas, você:

• Reduz o risco de falhas em produção
• Acelera o ciclo de desenvolvimento e implantação
• Constrói confiança em suas soluções de IA
• Estabelece um padrão objetivo de qualidade

Não deixe o desempenho dos seus modelos ao acaso. Utilize Evals para garantir que suas aplicações de IA atendam consistentemente às expectativas dos usuários e aos padrões de qualidade que você estabeleceu.

Comece hoje mesmo a implementar Evals em seu fluxo de desenvolvimento e descubra como essa abordagem sistemática pode transformar a maneira como você avalia e aprimora seus modelos de IA.

Você está pronto para elevar o nível de confiabilidade das suas aplicações de IA? Compartilhe suas experiências ou dúvidas sobre a implementação de Evals nos comentários abaixo.

Fonte: OpenAI. “Evaluating model performance”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/guides/evaluation.