如果你在没有离线验证的情况下发布 AI 智能体，那么你的用户就是在做测试的人。获取在生产环境上线之前评估生产级 AI 智能体的实用框架。获取该指南以了解如何：构建覆盖核心用例、边缘用例和对抗性输入的标注测试数据集；设计反映真实业务影响的确定性评估器和 LLM 作为评判者 评估器；在实验过程中端到端追踪多智能体工作流，以便在用户之前发现故障；通过让你的离线测试环境与生产环境保持一致来防止模型漂移。

大型语言模型（LLM） 也是软件系统，就像我们可能遇到的任何其他软件系统一样。但我们不能像测试普通软件系统那样测试 LLM。例如，一个普通函数可以接收两个数字，并始终返回相同的数字作为总和。然而，当我们向 LLM 两次提出同一个问题时，它很可能会产生两个措辞不同的答案。两者可能都可以接受。但这让评估变得棘手。要评估一个 LLM，我们必须衡量该应用是否在许多情况下持续表现正常。

“LLM 作为评判者” 是这个评估过程的一部分。它涉及使用一个语言模型来评估另一个语言模型生成的输出。但仅有一个评判者模型本身是不够的。一个健康的 LLM 评估系统结合了多种要素，例如传统软件测试、精心策划的示例、自动化检查、基于模型的评判、人工审查和生产监控。

什么时候我们可以称一个 LLM 是健康的？如果一个 LLM 在准确性、安全性、速度、可靠性和成本方面保持在可接受的限度内，同时持续生成有用的结果，那么它就被认为是健康的。例如，考虑一个客户支持助手。我们不能通过一个单一问题来判断它是否健康，例如“它是否返回了正确的输出？”我们需要考虑几个不同的问题：它是否理解了客户在问什么？基于公司文档，答案在事实上是否正确？它是否回答了整个问题？它是否遵循了要求的语气和格式？它是否避免编造不存在的政策？它是否拒绝了它不应回答的请求？它是否在可接受的时间内作出响应？该请求的处理成本是否在可接受范围内？

关键实体：公司：ByteByteGo

FAQ：一个 LLM 应用健康意味着什么？

如果一个 LLM 在准确性、安全性、速度、可靠性和成本方面保持在可接受的限度内，同时持续生成有用的结果，那么它就是健康的。

FAQ 问题：一个 LLM 应用健康意味着什么？

FAQ 答案：如果一个 LLM 在准确性、安全性、速度、可靠性和成本方面保持在可接受的限度内，同时持续生成有用的结果，那么它就是健康的。