以下是关于构建LLM评估系统的结构化总结，便于快速上手和实践： --- ### **一、评估核心要素** 1. **角色设定** 明确裁判LLM的身份（如“文本审查专家”），确保其专注评估任务。 2. **上下文提供** 将待评估的文本（如AI Agent回复）作为输入，传递给裁判LLM。 3. **目标阐明** 清晰定义评估标准（如“判断回复是否友好”），将用户需求转化为可执行的评判准则。 4. **术语定义** 明确关键术语（如“友好”）的定义，确保裁判LLM与评估者标准一致。 --- ### **二、构建评估流程** #### **1. 数据收集** - **真实用户交互**：采集用户与AI的互动记录（如点赞/踩反馈）。 - **边缘案例**：识别特殊场景（如预订酒店、客户支持）。 - **结构化数据集**：整理为带人工标签的样本集（建议10-100个样本）。 #### **2. 初步评估** - **编写Eval Prompt**：按四要素公式设计，例如： - 角色：文本审查专家 - 上下文：用户反馈内容 - 目标：判断回复是否友好 - 定义：友好需包含感叹号和乐于助人态度。 - **运行评估**：将Prompt与AI回复发送给LLM，获取标签结果。 #### **3. 迭代优化** - **调整Prompt**：根据评估结果改进标准（如放宽“感叹号”要求）。 - **扩充数据集**：添加新案例，验证评估泛化能力。 - **A/B测试**：对比不同模型（如GPT-4o vs Claude 3.7）的评估表现。 #### **4. 生产监控** - **自动化流程**：实时监控用户交互，持续运行评估。 - **仪表盘整合**：将评估结果与业务指标关联，指导系统改进。 --- ### **三、设计常见错误** 1. **过度复杂化**：初期应聚焦具体输出（如幻觉检测），逐步增加复杂度。 2. **忽略边缘案例**：提供“好/坏”示例（小样本提示）提升评估准确性。 3. **未验证用户反馈**：评估需结合真实用户行为，确保AI解决实际问题。 --- ### **四、快速上手步骤** 1. **选择切入点**：从关键特性（如幻觉检测）开始评估。 2. **编写简单Eval**：检查LLM是否准确引用内容（如问答系统）。 3. **运行测试**：在5-10个真实案例上验证评估结果。 4. **持续迭代**：优化Prompt，直到准确率达标。 --- ### **五、工具推荐** - **数据管理**：使用开源工具如Phoenix记录交互数据。 - **评估框架**：结合业务需求设计评估指标（如友好度、正确性）。 --- ### **六、评估价值** - **发现Bug**：识别AI系统中的问题。 - **持续改进**：确保AI系统长期创造价值，赢得用户信任。 - **成熟化过渡**：评估是生成式AI从原型走向成熟产品的关键步骤。 --- 通过以上结构化流程，可系统化构建评估体系，提升AI产品的可靠性和用户体验。