AI产品评估的重要性 - AI行业正从概念验证转向构建能通过经验、清晰度与目标来定义、衡量并解决问题的系统[2] - 编写Evals正迅速成为AI产品开发的核心技能 决定产品的生死[3] - 缺乏Evals能力可能导致错失打造有影响力AI产品的最大机会[6] Evals的核心定义 - Evals是衡量AI系统质量和效果的方法 为AI产品清晰定义"好"的标准[9] - 与传统软件测试不同 Evals处理更偏向定性或开放式的指标 如输出内容的相关性或连贯性[11] - Evals类似于驾照考试 需要评估感知、决策和安全三个维度[10] Evals的三种方法 - 人工Evals：内置产品中的人工反馈机制(如赞/踩按钮)或请领域专家标注[13] - 基于代码的Evals：通过检查API调用或代码生成结果进行评估[14] - 基于LLM的Evals：利用外部LLM系统作为"裁判"自动化评估输出质量[15] 通用评估标准 - 恶意/语气：评估输出是否包含有害或不当言论[21] - 总体正确性：评估系统在核心目标上的表现[21] - 幻觉检测：评估是否准确利用提供上下文而非凭空捏造[22] - 其他常见领域包括代码生成、摘要质量和检索相关性[23] 优秀Eval的组成要素 - 设定角色：给裁判LLM明确角色定位[24] - 提供上下文：包含需要评估的实际数据[24] - 阐明目标：清晰说明希望衡量的内容[24] - 定义术语与标签：精确定义成功与失败的标准[24] Evals构建流程 - 第一阶段收集数据：收集真实用户交互 记录边缘案例 构建代表性数据集[26] - 第二阶段初步评估：编写初始Eval prompt并在数据集上运行[27][29] - 第三阶段迭代循环：优化Eval prompt 扩充数据集 迭代AI Agent prompt[33] - 第四阶段生产监控：设置自动化流程持续评估 对比Eval结果与真实用户反馈[35] Evals设计注意事项 - 避免起步时设计过于复杂 应先专注于具体的输出评估[38] - 需要测试边缘案例 采用小样本提示提升Eval性能[38] - 必须用真实用户反馈验证Eval结果[38] Evals实施建议 - 选择关键特性进行评估 如聊天机器人的"幻觉检测"[42] - 编写简单Eval检查LLM输出准确性[42] - 在5-10个代表性案例上运行Eval[42] - 持续迭代优化直到准确率达标[42]