Sisteme HITL (Human-in-the-Loop) și Colectarea Feedback-ului Utilizatorilor în LLMOps, Evaluare & Securitate AI

Deși evaluarea automată cu LLM-as-a-judge este rapidă, judecata umană rămâne etalonul absolut de calitate. Sistemele moderne LLMOps integrează fluxuri Human-in-the-Loop (HITL) pentru colectarea continuă a feedback-ului din producție.

Tipuri de feedback colectat:

• Feedback Explicite: Butoane de Thumbs Up / Thumbs Down, scoruri cu steluțe, comentarii textuale de corectare.
• Feedback Implicite: Copierea răspunsului în clipboard, timpul petrecut pe pagină, generarea unui nou prompt imediat (reformulate query).

# Exemplu de salvare feedback utilizator în baza de evaluare
def salveaza_feedback(interactiune_id: str, rating: int, corectie_utilizator: str = None):
    payload = {
        "interaction_id": interactiune_id,
        "score": rating,  # +1 pentru util, -1 pentru incorect
        "user_correction": corectie_utilizator,
        "flagged_for_review": rating < 0
    }
    # Înregistrare în sistemul de adnotare (Argilla, Label Studio, Langfuse)
    print("Feedback înregistrat pentru îmbunătățire model.")

Conversațiile marcate negativ sunt trimise direct în coada de adnotare a experților pentru a genera cazuri de testare de regresie.