> 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/pl/prezentacja-produktu-aplikacja-webowa/asystent-ai-geopard/dokladnosc-i-ocena.md).

# Dokładność i ocena

Jak GeoPard mierzy dokładność Asystenta AI i weryfikuje generowane plany.

Mierzymy dokładność agronomiczną asystenta na wersjonowanym benchmarku. Publikujemy wynik dla każdej kategorii, także w obszarach, które jeszcze dopracowujemy.

### Benchmark

* 503 eksperckie pytania agronomiczne, w stylu CCA.
* Pięć kategorii: gleba i woda, zarządzanie uprawą, zarządzanie składnikami pokarmowymi, ochrona przed szkodnikami i IPM, specjalizacja w rolnictwie precyzyjnym.
* Wersjonowany i ponownie uruchamiany przy nowych wydaniach. Aktualna wersja: v2, lipiec 2026.

### Aktualne wyniki

| Kategoria                              | Wynik |
| -------------------------------------- | ----- |
| Specjalizacja w rolnictwie precyzyjnym | 100%  |
| Gleba i woda                           | 95.8% |
| Zarządzanie uprawą                     | 93.8% |
| Zarządzanie składnikami pokarmowymi    | 92.9% |
| Ochrona przed szkodnikami i IPM        | 77.5% |

### Dlaczego zestaw pytań jest prywatny

Publiczne pytania z benchmarku przedostają się do danych treningowych AI. Gdy tak się stanie, wyniki przestają mierzyć rzeczywiste możliwości. Zestaw pytań pozostaje prywatny, aby przyszłe wyniki nadal miały wartość. Na życzenie publikujemy metodykę, wszystkie wyniki kategorii oraz przykładowe pytania.

### Walidacja poza benchmarkiem

Wyniki benchmarku mierzą wiedzę. Każdy wygenerowany plan jest przed utworzeniem sprawdzany w trybie próbnego uruchomienia. Kontrole obejmują bilans składników pokarmowych i współczynniki wynoszenia względem zaleceń doradczych. Obejmują też poziomy krytyczne z badań gleby i zasady budowania zasobności z Twojego laboratorium. Sprawdzają również limity dawek aplikacji, odległości buforowe i reguły bazy wiedzy. Jeśli któryś test nie przejdzie, mapa nie jest generowana.

### Twoja rola

Asystent wspiera profesjonalny osąd. Nie zastępuje certyfikowanego lokalnego agronoma. Każde zalecenie sprawdzasz i zatwierdzasz Ty. Weryfikuj rekomendacje względem planu upraw, badań gleby, etykiet produktów i lokalnych przepisów.

### Powiązane

* [Omówienie Asystenta AI GeoPard](/geopard-tutorials/pl/prezentacja-produktu-aplikacja-webowa/asystent-ai-geopard.md)
* [FAQ Asystenta AI](/geopard-tutorials/pl/prezentacja-produktu-aplikacja-webowa/asystent-ai-geopard/faq-asystenta-ai-do-rolnictwa-precyzyjnego.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 dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/pl/prezentacja-produktu-aplikacja-webowa/asystent-ai-geopard/dokladnosc-i-ocena.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.