Métricas

Define qué medir para evaluar la calidad de tu modelo. Opik incluye métricas predefinidas y soporta métricas personalizadas.

Métricas predefinidas

Detecta cuando el modelo inventa información que no está en el contexto o conocimiento base.

< 5%

Por qué importa: Crítico para confianza del usuario

Mide que tan bien la respuesta aborda la pregunta real del usuario.

> 85%

Por qué importa: Indica utilidad de la respuesta

Compara la respuesta con una respuesta de referencia (si existe).

> 90%

Por qué importa: Precisión factual

Evalúa si el tono es profesional, amigable, o el esperado.

> 90%

Por qué importa: Experiencia del usuario

Para RAG: que tan relevante es el contexto recuperado.

> 80%

Por qué importa: Calidad del retrieval

Para bots de ventas, estas métricas adicionales son útiles:

Lead Qualification AccuracyQué tan bien identifica leads valiosos

Objection HandlingEfectividad manejando objeciones de precio, tiempo, etc.

Call-to-Action RateFrecuencia con que guía hacia siguiente paso

Information AccuracyPrecisión en precios, specs, disponibilidad

90-100%ExcelenteListo para producción

75-90%BuenoPequeñas mejoras posibles

50-75%Necesita trabajoRevisar datos de entrenamiento

< 50%ProblematicoNo desplegar, investigar