A practical blueprint for evaluating conversational AI at scale

A practical blueprint for evaluating conversational AI at scale

摘要

大语言模型应用看似简单，背后却隐藏着复杂的概率链条。任何环节的微调都可能引发意外，导致模型输出失真。通过构建标准化评估流程，将测试融入每一步，确保每次更新都经过严格检验。采用公开和内部数据集，结合LLM自评机制，精准把控模型输出质量。自动化评估与实时监控相结合，有效捕捉边缘案例和潜在问题，推动系统持续优化，确保AI产品的可靠性和一致性。