> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/dnk/produktguide-webapp/geopard-ai-assistent/nojagtighed-og-evaluering.md).

# Nøjagtighed og evaluering

Sådan måler GeoPard AI-assistentens nøjagtighed og validerer genererede planer.

Vi måler assistentens agronomiske nøjagtighed på en benchmark med versioner. Vi offentliggør hver kategoriscorer, også områder der stadig er under forbedring.

### Benchmarken

* 503 agronomispørgsmål på ekspertniveau, i CCA-stil.
* Fem kategorier: jord og vand, afgrødehåndtering, næringsstofstyring, skadedyrsbekæmpelse og IPM, speciale i præcisionslandbrug.
* Versioneret og kørt igen ved nye udgivelser. Nuværende version: v2, juli 2026.

### Aktuelle scorer

| Kategori                      | Score |
| ----------------------------- | ----- |
| Speciale i præcisionslandbrug | 100%  |
| Jord og vand                  | 95.8% |
| Afgrødehåndtering             | 93.8% |
| Næringsstofstyring            | 92.9% |
| Skadedyrsbekæmpelse og IPM    | 77.5% |

### Hvorfor spørgsmålsættet er privat

Offentlige benchmarkspørgsmål lækker ind i AI-træningsdata. Når det først sker, holder scorerne op med at måle evner. Spørgsmålsættet forbliver privat, så fremtidige scorer stadig giver mening. Vi offentliggør metoden, alle kategoriscorer og eksempelspørgsmål på anmodning.

### Validering ud over benchmarken

Benchmarkscorer måler viden. Hver genereret plan bliver dry-run-valideret, før den oprettes. Tjek dækker næringsstofbalance og fraførelseskoefficienter op mod rådgivningsanbefalinger. De dækker kritiske jordbundsanalyser og opbygningsprincipper fra dit laboratorium. De dækker også grænser for udbringningsmængder, afstandskrav og regler i vidensbasen. Hvis et tjek fejler, bliver der ikke genereret noget kort.

### Din rolle

Assistenten understøtter den faglige vurdering. Den erstatter ikke en autoriseret lokal agronom. Du gennemgår og godkender hver eneste anbefaling. Kontrollér anbefalingerne op mod din dyrkningsplan, jordprøver, produktetiketter og lokale regler.

### Relateret

* [GeoPard AI Assistant-overblik](/geopard-tutorials/dnk/produktguide-webapp/geopard-ai-assistent.md)
* [FAQ om AI-assistenten](/geopard-tutorials/dnk/produktguide-webapp/geopard-ai-assistent/faq-om-ai-assistent-til-praecisionslandbrug.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/dnk/produktguide-webapp/geopard-ai-assistent/nojagtighed-og-evaluering.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.