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隨著大模型能力的不斷演進(jìn)，產(chǎn)品評(píng)測(cè)也進(jìn)入了“智能協(xié)同”新階段。本篇作為系列第四篇，將聚焦方法與工具的雙重升級(jí)，系統(tǒng)梳理如何構(gòu)建可復(fù)用、可擴(kuò)展的大模型評(píng)測(cè)體系，為產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)提供實(shí)操參考與認(rèn)知框架。

一、評(píng)測(cè)方法：從人工到LLM

LLM 評(píng)測(cè)方法論涵蓋了從依賴人類專家知識(shí)到利用自動(dòng)化工具進(jìn)行大規(guī)模評(píng)估。

選擇何種方法，取決于評(píng)測(cè)的維度、成本、速度和規(guī)模要求，這些方法常常相互組合，來達(dá)到最佳評(píng)估效果。

人工評(píng)估

在評(píng)測(cè)領(lǐng)域，人類評(píng)估員的判斷仍然是最終的、不可替代的“黃金標(biāo)準(zhǔn)” 。尤其是在處理主觀性強(qiáng)、充滿細(xì)微差別或錯(cuò)誤代價(jià)高的任務(wù)時(shí)，人類的判斷的質(zhì)量是機(jī)器難以企及的。

場(chǎng)景：當(dāng)需要評(píng)估如“創(chuàng)造性”、“同理心”、“幽默感”等高度主觀的質(zhì)量時(shí)，或是在法律、醫(yī)療等需要深度領(lǐng)域知識(shí)和責(zé)任判斷的場(chǎng)景中，人類評(píng)估幾乎是唯一可靠的方法。

評(píng)估方法：人類評(píng)估通?？梢酝ㄟ^以下方法實(shí)現(xiàn)：

• 評(píng)分量表：可以使用李克特量表，讓評(píng)估員對(duì)輸出的某個(gè)維度（如“有用性”）進(jìn)行1-5分的打分。也可以直接讓評(píng)估員對(duì)答案對(duì)錯(cuò)進(jìn)行判斷，關(guān)鍵是設(shè)計(jì)能夠說明問題的評(píng)分表。
• 成對(duì)比較：向評(píng)估員展示兩個(gè)模型/不同提示詞版本對(duì)同一輸入的回答，讓他們選擇“哪個(gè)更好？”。這種方法比打絕對(duì)分?jǐn)?shù)更容易，也更符合人類的比較天性。

自動(dòng)化的腳本程序

對(duì)于一些輸出結(jié)果有標(biāo)準(zhǔn)答案的場(chǎng)景，可以編寫自動(dòng)化的程序或算法進(jìn)行判斷

例如：

• 對(duì)于基于知識(shí)庫的問答類產(chǎn)品：有正確答案的問題，可以評(píng)估模型輸出的回答和正確答案的文字內(nèi)容重合度。
• 對(duì)于有唯一正確答案的意圖識(shí)別分類，可以直接用腳本自動(dòng)化對(duì)比模型分類的意圖名稱和正確的意圖是否一致。

LLM作為裁判

為了克服人類在大規(guī)模評(píng)估上的效率瓶頸，業(yè)界開發(fā)出一種強(qiáng)大且靈活的自動(dòng)化技術(shù)：LLM-as-a-Judge。

利用一個(gè)能力更強(qiáng)、更先進(jìn)的大語言模型作為“評(píng)測(cè)者”，根據(jù)一套用自然語言定義的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估應(yīng)用中模型的輸出質(zhì)量。

選擇遵循指令和模式匹配方面表現(xiàn)出色的大模型，讓它成為一個(gè)合格的“評(píng)測(cè)代理”。

以下是實(shí)施 LLM-as-a-Judge 的分步指南 ：

1）定義評(píng)測(cè)場(chǎng)景

一次只專注于一個(gè)清晰的評(píng)估維度。例如，不要同時(shí)評(píng)估“準(zhǔn)確性”和“簡(jiǎn)潔性”，而是創(chuàng)建兩個(gè)獨(dú)立的評(píng)測(cè)任務(wù)。目標(biāo)是讓評(píng)測(cè)的任務(wù)盡可能簡(jiǎn)單明確。

2）準(zhǔn)備評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集

使用之前精心構(gòu)建的“黃金”數(shù)據(jù)集作為評(píng)測(cè)的輸入。

3）設(shè)計(jì)評(píng)測(cè)提示這是整個(gè)方法中最關(guān)鍵的一步，評(píng)測(cè)提示的質(zhì)量直接決定了評(píng)測(cè)結(jié)果的質(zhì)量。最佳實(shí)踐包括：

• 提供清晰的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：明確定義每個(gè)分?jǐn)?shù)等級(jí)的含義。不要只說“評(píng)價(jià)相關(guān)性”，而要具體描述“1分代表完全無關(guān)”，“5分代表完美回答了用戶的核心問題”
• 使用思維鏈提示：在提示中指示評(píng)測(cè)模型“先進(jìn)行分步思考，解釋判斷理由，最后再給出分?jǐn)?shù)”。這種“先思考再回答”的模式能顯著提高評(píng)測(cè)的準(zhǔn)確性，并且其輸出的“思考過程”對(duì)于調(diào)試和理解評(píng)測(cè)結(jié)果非常有價(jià)值。
• 提供小樣本示例：在提示中加入幾個(gè)“好”答案和“壞”答案的具體例子及其對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)和理由。這能極大地幫助評(píng)測(cè)模型理解評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)中的細(xì)微差別。
• 要求結(jié)構(gòu)化輸出：強(qiáng)制評(píng)測(cè)模型以統(tǒng)一、可解析的格式（如JSON）返回結(jié)果，其中包含’score’和’reason’等字段。這便于后續(xù)的自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和分析。

4）驗(yàn)證與迭代

將 LLM 評(píng)測(cè)的打分結(jié)果與人類的打分結(jié)果進(jìn)行比較。如果兩者吻合度不高，就需要回頭調(diào)整和優(yōu)化評(píng)測(cè)提示，直到評(píng)測(cè)模型的表現(xiàn)足夠可靠，能夠高度對(duì)齊人類的判斷 。目標(biāo)不是追求 100% 的完美，而是達(dá)到“足夠好”以滿足業(yè)務(wù)需求。

二、評(píng)測(cè)工具箱：選擇框架和平臺(tái)

不論是框架還是平臺(tái)都提供一套可以快速使用的評(píng)測(cè)方案，不過任何框架和平臺(tái)都無法滿足所有評(píng)測(cè)需求。構(gòu)建內(nèi)部評(píng)測(cè)體系的最佳策略可能不是選擇單一工具，而是構(gòu)建一個(gè)組合式、各取所長(zhǎng)的“評(píng)測(cè)技術(shù)棧”。

評(píng)測(cè)框架

開源框架為開發(fā)者提供了構(gòu)建自定義、靈活且經(jīng)濟(jì)高效的評(píng)測(cè)流水線的核心構(gòu)件。本章節(jié)將深入解析四個(gè)主流的開源評(píng)測(cè)框架，重點(diǎn)闡述其設(shè)計(jì)理念、核心功能、使用方法及適用場(chǎng)景。

RAGAS：

DEEPEval：

TruLens：

對(duì)比：

三、評(píng)測(cè)平臺(tái)

Evidently AI

對(duì)非技術(shù)人員的友好程度較低。雖然生成的HTML報(bào)告是可視化的，但評(píng)測(cè)的定義、執(zhí)行和配置完全依賴于Python代碼。產(chǎn)品經(jīng)理或領(lǐng)域?qū)＜覠o法獨(dú)立使用該平臺(tái)來設(shè)計(jì)或執(zhí)行評(píng)測(cè)。

Evidently AI最初是一個(gè)專注于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型監(jiān)控的開源工具，現(xiàn)已擴(kuò)展能力以支持LLM評(píng)估。它以開源核心和強(qiáng)大的報(bào)告生成能力在數(shù)據(jù)科學(xué)和ML工程團(tuán)隊(duì)中廣受歡迎。

核心特點(diǎn)：

• 報(bào)告與測(cè)試套件驅(qū)動(dòng)：Evidently的核心是生成詳盡的、可交互的HTML報(bào)告和定義了通過/失敗條件的測(cè)試套件。它內(nèi)置了超過100種評(píng)估指標(biāo)，覆蓋從數(shù)據(jù)漂移到文本質(zhì)量的多個(gè)方面。
• 開源與模塊化：作為一個(gè)開源Python庫，它具有高度的靈活性和可擴(kuò)展性，允許用戶創(chuàng)建自定義指標(biāo)和測(cè)試。用戶可以從簡(jiǎn)單的本地腳本開始，逐步擴(kuò)展到完整的監(jiān)控服務(wù)。
• 聲明式測(cè)試API：用戶可以通過簡(jiǎn)單的語法為任何指標(biāo)設(shè)置測(cè)試條件，這使得在CI/CD中進(jìn)行回歸測(cè)試變得非常容易。

優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)：

• 優(yōu)勢(shì)：強(qiáng)大的開源基礎(chǔ)使其免費(fèi)且高度可定制，社區(qū)活躍。其報(bào)告功能非常適合探索性分析、實(shí)驗(yàn)記錄和調(diào)試。與傳統(tǒng)ML監(jiān)控的無縫結(jié)合，使其成為混合系統(tǒng)（同時(shí)包含預(yù)測(cè)模型和生成模型）的理想選擇。
• 劣勢(shì)：其用戶界面和核心交互方式主要面向熟悉Python的開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家。對(duì)于沒有編程背景的測(cè)試人員或產(chǎn)品經(jīng)理，直接使用該庫存在較高的門檻。雖然EvidentlyCloud提供了一個(gè)UI，但其主要功能仍是展示由代碼生成的報(bào)告和儀表板，而非一個(gè)獨(dú)立的、無代碼的評(píng)測(cè)環(huán)境。

適用場(chǎng)景： Evidently AI最適合需要深度集成到現(xiàn)有Python MLOps流水線中的場(chǎng)景，尤其是在回歸測(cè)試和持續(xù)監(jiān)控方面。它適用于評(píng)估各類LLM應(yīng)用，包括RAG（可評(píng)估輸入、上下文和輸出）和聊天機(jī)器人。但是它并非專門為復(fù)雜的、多步驟的Agent評(píng)估而設(shè)計(jì)。

Arize AI

Arize AI是一個(gè)企業(yè)級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)可觀測(cè)性平臺(tái)，它將LLM評(píng)估視為生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控的核心組成部分。其開源項(xiàng)目Phoenix則專注于開發(fā)和實(shí)驗(yàn)階段的追蹤與評(píng)估，兩者共同構(gòu)成了一個(gè)端到端的解決方案 。

對(duì)非技術(shù)人員的友好程度中等偏高。Arize AX平臺(tái)的儀表板和可視化界面設(shè)計(jì)直觀，允許產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)分析師查看模型性能和業(yè)務(wù)指標(biāo)，理解AI的投資回報(bào)率 。然而，評(píng)測(cè)的配置、數(shù)據(jù)接入和自定義評(píng)測(cè)器的開發(fā)仍然需要技術(shù)人員的參與。

核心特點(diǎn)：

• 端到端可觀測(cè)性：Arize提供從數(shù)據(jù)攝取、性能監(jiān)控、漂移檢測(cè)到根本原因分析的全鏈路可觀測(cè)性，適用于從傳統(tǒng)ML到LLM的各類模型。
• 強(qiáng)大的追蹤與調(diào)試：通過其開源組件Phoenix，Arize支持基于OpenTelemetry標(biāo)準(zhǔn)的分布式追蹤，能夠可視化LLM應(yīng)用（特別是復(fù)雜的Agent和RAG流程）中每一步的輸入、輸出和延遲，極大地簡(jiǎn)化了調(diào)試過程。
• 評(píng)估框架的開放性：Phoenix被設(shè)計(jì)為評(píng)估的中心樞紐，它不僅提供自有的LLM即裁判模板，還允許直接集成和展示來自其他開源框架（如RAGAs,DeepEval）的評(píng)測(cè)結(jié)果，具有很高的開放性和靈活性。

優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)：

優(yōu)勢(shì)：提供了業(yè)界領(lǐng)先的生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控和調(diào)試能力。UI設(shè)計(jì)精良，儀表板功能強(qiáng)大，能夠向非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人清晰地展示AI帶來的業(yè)務(wù)價(jià)值。Phoenix的開源和廠商無關(guān)性使其易于被廣泛采用。

劣勢(shì)：作為一個(gè)功能全面的企業(yè)級(jí)平臺(tái)，其配置和學(xué)習(xí)曲線相對(duì)陡峭。對(duì)于只需要輕量級(jí)評(píng)測(cè)的小型項(xiàng)目而言，可能會(huì)覺得功能過于龐雜。其核心商業(yè)產(chǎn)品價(jià)格不菲 。

適用場(chǎng)景： Arize AI最適合需要對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中的復(fù)雜LLM應(yīng)用（尤其是Agent和RAG系統(tǒng)）進(jìn)行大規(guī)模、持續(xù)監(jiān)控和根本原因分析的企業(yè)。它能夠幫助團(tuán)隊(duì)快速定位性能瓶頸、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)漂移，并評(píng)估模型更新帶來的影響。

LangSmith

LangSmith是由LangChain團(tuán)隊(duì)推出的統(tǒng)一可觀測(cè)性與評(píng)估平臺(tái)。它與LangChain生態(tài)系統(tǒng)深度集成，但其設(shè)計(jì)是框架無關(guān)的，能夠通過OpenTelemetry協(xié)議追蹤和評(píng)估任何LLM應(yīng)用。

對(duì)非技術(shù)人員的友好程度中等。Prompt Playground等協(xié)作功能對(duì)非技術(shù)人員友好，但核心的追蹤和調(diào)試界面是為開發(fā)者設(shè)計(jì)的。產(chǎn)品經(jīng)理可以查看監(jiān)控儀表板，但深入分析問題仍需技術(shù)背景 。

核心特點(diǎn)：

• 深度追蹤與調(diào)試：LangSmith的核心優(yōu)勢(shì)在于其無與倫比的追蹤能力。它能捕獲Agent或Chain中每一步的詳細(xì)信息，包括輸入、輸出、工具調(diào)用、延遲和成本，使得調(diào)試復(fù)雜的、非確定性的應(yīng)用行為變得直觀和高效。
• 測(cè)試與可觀測(cè)性的統(tǒng)一：平臺(tái)強(qiáng)調(diào)將測(cè)試與生產(chǎn)監(jiān)控緊密結(jié)合。用戶可以輕松地將生產(chǎn)環(huán)境中捕獲的真實(shí)用戶交互數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為評(píng)估數(shù)據(jù)集，用于回歸測(cè)試和性能基準(zhǔn)測(cè)試，形成一個(gè)從生產(chǎn)到測(cè)試的快速反饋閉環(huán)。
• 協(xié)作式提示工程：提供“PromptPlayground”和“PromptCanvasUI”等工具，讓包括產(chǎn)品經(jīng)理、領(lǐng)域?qū)＜以趦?nèi)的整個(gè)團(tuán)隊(duì)能夠協(xié)作實(shí)驗(yàn)、比較和改進(jìn)提示。

優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)：

優(yōu)勢(shì)：對(duì)于使用LangChain或LangGraph構(gòu)建復(fù)雜Agent的團(tuán)隊(duì)來說，LangSmith幾乎是不可或缺的工具。其追蹤的粒度和深度是業(yè)界頂尖的。框架無關(guān)的設(shè)計(jì)也使其具有廣泛的適用性。

劣勢(shì)：雖然UI功能強(qiáng)大，但其信息密度非常高，主要面向開發(fā)者進(jìn)行調(diào)試和分析，對(duì)非技術(shù)人員可能不夠直觀。大規(guī)模使用時(shí)，高頻次的追蹤數(shù)據(jù)可能會(huì)帶來顯著的成本 。

適用場(chǎng)景： LangSmith最適用于開發(fā)和調(diào)試復(fù)雜的、多步驟的、基于Agent或Chain的LLM應(yīng)用。當(dāng)應(yīng)用行為難以預(yù)測(cè)，需要深入到每一步調(diào)用進(jìn)行根本原因分析時(shí)，LangSmith的價(jià)值最為突出。

對(duì)比