Progettazione di Sistemi Guidati da Valutazioni: Dal Prototipo alla Produzione con gli LLM

• Autori: Shikhar Kwatra (OpenAI), Hugh Wimberly, Joshua Marker, et al.
• Titolo Originale: Eval Driven System Design – From Prototype to Production

Costruire sistemi basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che siano robusti e pronti per la produzione è una sfida complessa, specialmente quando si parte da dati imperfetti o da una comprensione iniziale incompleta del problema. Spesso, i tutorial e le guide tendono a sorvolare su queste difficoltà pratiche, portando a processi di sviluppo basati su tentativi ed errori, piuttosto che su principi ingegneristici rigorosi.

Il documento di OpenAI Cookbook Eval Driven System Design – From Prototype to Production affronta questa sfida in modo diretto. Propone un approccio pratico, “end-to-end”, che pone le valutazioni (evals) al centro del processo di progettazione. L’idea fondamentale è che rendere le valutazioni il fulcro dello sviluppo trasforma il lavoro da un’attività di pura intuizione e giudizi impressionistici a una disciplina strutturata, permettendo di prendere decisioni ponderate su compromessi di costo e investimenti in base a metriche oggettive.

1. Un Percorso Iterativo: Dalla Piccola Idea al Sistema in Produzione

Il documento illustra questo approccio attraverso una storia realistica: la sostituzione di un processo manuale di analisi di scontrini per la validazione delle spese con un sistema autonomo basato su LLM. Il percorso di sviluppo, guidato dalle valutazioni, segue un ciclo iterativo che comprende diverse fasi chiave:

• Partire in Piccolo: Iniziare con un set di dati etichettati molto ridotto (es. pochi scontrini). Questo è realistico, dato che molte aziende non dispongono di grandi set di dati di riferimento (“ground truth”) di alta qualità fin da subito.
• Costruire in Modo Incrementale: Sviluppare un sistema minimo funzionante (V0) e stabilire le prime valutazioni.
• Allineamento con gli Obiettivi di Business: Valutare le prestazioni del sistema non solo in termini tecnici, ma nel contesto delle metriche chiave di business (KPI) e del loro impatto economico. Questo aiuta a focalizzare gli sforzi sugli miglioramenti che contano di più.
• Iterazione Guidata dalle Valutazioni: Utilizzare i punteggi delle valutazioni per guidare i miglioramenti del modello e, man mano che il modello migliora, espandere i set di valutazione e identificare nuove aree di potenziale miglioramento.
• Integrazione Continua: Le valutazioni non sono solo per lo sviluppo iniziale. Vanno integrate nel processo di QA e monitoraggio post-deployment per garantire prestazioni continue e identificare nuovi casi limite man mano che emergono dati di produzione.

Questo ciclo è dinamico e continua anche dopo il deployment. L’obiettivo non è raggiungere la perfezione assoluta all’inizio, ma costruire un sistema che migliori progressivamente, guidato da feedback concreti e misurabili.

2. Definire il Problema e Costruire il Sistema V0

Nel caso d’uso analizzato, il sistema deve estrarre informazioni chiave dagli scontrini (esercente, luogo, importo, articoli, note scritte a mano) e decidere se una spesa necessita di una revisione manuale (audit) in base a criteri predefiniti (non correlata a viaggi, importo elevato, errori matematici, presenza di note scritte a mano).

Il sistema V0 viene costruito dividendo il processo in due passaggi principali:

1. Estrazione dei Dettagli: Un LLM (inizialmente un modello “capable” come o4-mini) prende l’immagine dello scontrino come input e produce un output strutturato con i dettagli estratti.
2. Decisione di Audit: Un secondo LLM prende l’output strutturato dall’estrazione e, in base ai criteri di audit, decide se lo scontrino deve essere revisionato.

Il documento sottolinea che non ci si aspetta che il sistema V0 sia perfetto. L’estrazione iniziale potrebbe contenere errori (es. prezzi sbagliati), e la decisione di audit potrebbe essere influenzata da dati errati. L’obiettivo di questo primo passaggio è avere un sistema minimamente funzionante su cui poter iniziare a lavorare con le valutazioni.

3. Il Cuore del Metodo: Etichettatura, Valutazioni e Metriche di Business

Con il sistema V0 pronto, si inizia a generare dati di riferimento. Poiché i dati di qualità sono spesso scarsi e l’etichettatura richiede tempo da parte di esperti di dominio (nel nostro caso, il team di contabilità), si adotta un approccio efficiente: utilizzare il sistema V0 stesso per generare bozze di dati, che vengono poi corrette dagli esperti. Queste correzioni e le discussioni con gli esperti diventano la base per progettare valutazioni sempre più complete.

Le valutazioni si basano su grader (valutatori), che sono componenti che verificano specifici aspetti dell’output del sistema. Il documento ne presenta diversi tipi:

• string_check: Verifica l’esattezza di un valore testuale (es. accuratezza dell’importo totale).
• text_similarity: Misura la somiglianza tra due testi (es. accuratezza del nome dell’esercente, permettendo piccole variazioni).
• score_model: Utilizza un LLM (un “giudice”) con un prompt e una rubrica specifici per valutare la qualità di un output più complesso o la correttezza di un ragionamento (es. qualità del ragionamento per la decisione di audit).

Ma la vera innovazione sta nel connettere le prestazioni delle valutazioni con le metriche di business. Un errore nell’estrazione del nome dell’esercente potrebbe avere un impatto economico nullo se non influenza la decisione finale di audit. Al contrario, un errore nel rilevamento di un “X” scritto a mano o un problema nel calcolo matematico degli importi, se porta a non auditare una spesa che doveva essere auditata, può avere un costo economico significativo (spese non valide non rilevate).

Il documento propone un modello di costo semplificato per quantificare l’impatto delle prestazioni del sistema (tassi di falsi positivi e falsi negativi nell’audit) sui costi totali dell’azienda. Questo modello trasforma i numeri delle valutazioni (es. percentuali di errore su specifici grader) in un linguaggio comprensibile per il business (costi evitati o sostenuti), guidando le decisioni su dove concentrare gli sforzi di miglioramento. Non tutti gli errori rilevati dalle evals hanno lo stesso peso, e il modello di business aiuta a distinguerli.

4. Migliorare il Sistema: L’Iterazione Guidata dal Valore

Avendo ora una chiara comprensione di quali fallimenti abbiano il maggiore impatto economico, si può iniziare a migliorare il sistema in modo mirato. Il ciclo di miglioramento prevede:

1. Analizzare i Fallimenti: Esaminare gli esempi specifici in cui il sistema ha fallito, concentrandosi su quelli con il maggior impatto di business.
2. Identificare le Cause: Capire perché il sistema ha commesso l’errore. Era un problema di estrazione? Un problema di ragionamento nella decisione di audit?
3. Applicare Tecniche di Miglioramento: Modificare il sistema in base alle cause identificate. Gli autori mostrano come una semplice revisione del prompt per la decisione di audit, aggiungendo chiarificazioni ed esempi (few-shot), possa correggere specifici errori di ragionamento legati ai criteri di audit (es. spese di viaggio).
4. Rieseguire le Valutazioni: Testare il sistema migliorato sul set di valutazione (e potenzialmente espandere il set di dati di riferimento per coprire nuovi casi limite emersi). Le evals mostrano l’impatto delle modifiche, sia in termini di miglioramento che di eventuali regressioni.

Questo processo iterativo porta a un “volano” di miglioramento: le valutazioni identificano i problemi, l’analisi guidata dal business ne prioritizza l’importanza, e le modifiche al sistema vengono testate rigorosamente tramite nuove valutazioni. Questo ciclo continua, facendo emergere progressivamente nuovi casi limite e aree di miglioramento.

5. Oltre il Prototipo: Ottimizzazione e Deployment Continuo

Una volta che il sistema raggiunge un livello di prestazioni accettabile (sempre definito in termini di impatto di business), il passo successivo è considerare l’ottimizzazione, in particolare per costo e latenza, cruciali per la produzione. Le valutazioni diventano lo strumento per confrontare modelli diversi (es. passare da un modello più grande e costoso come o4-mini a uno più piccolo ed efficiente come gpt-4.1-mini) e quantificarne i compromessi in termini di performance e costi operativi.

Infine, il vero valore di un sistema LLM si realizza nel deployment e nel miglioramento continuo post-produzione. Il documento enfatizza l’importanza di:

• Monitoraggio Continuo: Tracciare log, output e campionare proattivamente interazioni utente reali per la revisione umana.
• Utilizzare i Dati di Produzione: Questi sono la fonte più autentica per identificare lacune, casi limite e nuove opportunità di miglioramento.
• Automatizzare il Feedback: Utilizzare i dati di produzione e le correzioni umane per aggiornare regolarmente i set di valutazione e addestrare o fine-tunare i modelli (es. pipeline automatiche di fine-tuning).

Questo approccio basato sul feedback continuo garantisce che il sistema basato su LLM si adatti costantemente, rimanga robusto e allineato alle esigenze degli utenti e del business nel tempo.

6. Una Cassetta degli Attrezzi per Migliorare

Il documento accenna anche a una “cassetta degli attrezzi” più ampia di tecniche per migliorare le prestazioni di un sistema LLM, da utilizzare strategicamente:

• Selezione del Modello: Scegliere modelli più capaci o aumentare il budget di ragionamento.
• Ottimizzazione del Prompt: Chiarire le istruzioni e fornire regole esplicite.
• Esempi e Contesto: Aggiungere esempi few-shot/many-shot o utilizzare tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) per fornire contesto dinamico.
• Uso di Strumenti (Tools): Permettere al modello di utilizzare API esterne, interrogare database, ecc., per risolvere problemi specifici.
• Modelli Accessori: Utilizzare modelli più piccoli per sotto-compiti, guardrail, o architetture Mixture of Experts.
• Fine-tuning: Addestrare modelli su dati etichettati per migliorare le prestazioni su compiti specifici, inclusa la distillazione del modello.

L’ordine di queste tecniche è importante; si consiglia di iniziare sempre ottimizzando il prompt prima di ricorrere a fine-tuning o altre modifiche più complesse.

Conclusione: Le Valutazioni al Timone

La metodologia “Eval Driven System Design” proposta da OpenAI offre una roadmap chiara e pragmatica per affrontare le sfide dello sviluppo di sistemi basati su LLM nel mondo reale. Pone le valutazioni non come un’attività di contorno, ma come il motore principale del processo di sviluppo. Integrando le evals con una solida comprensione delle metriche di business e abbracciando un ciclo di miglioramento continuo alimentato dai dati, le aziende possono costruire sistemi LLM non solo performanti, ma anche affidabili, economicamente efficienti e veramente allineati ai loro obiettivi, dal primo prototipo fino all’operatività in produzione.