简介

本文全面介绍了大型语言模型(LLM)的评估方法与实践。文章探讨了LLM评估的挑战，包括定义清晰目标、主观解释和操作层面的困难。详细介绍了追踪(Traces)技术在评估中的应用，以及离线评估与在线评估的优缺点。还分析了多种评估技术，如用户反馈、人工标注和自动化评估，并针对RAG系统、智能体应用等特定场景提供了评估策略。最后提供了LLM评估的入门指南，强调持续迭代和结合多种评估方法的重要性。

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本文将带你了解 LLM 评估的最新状态，探索经过验证的策略，包括离线和在线基准测试。

评估大型语言模型（LLM）感觉就像是试图解开一个巨大的线团——事情千头万绪，往往不知道应该从哪一头开始。从应对不可预测的用户输入到选择合适的指标，整个过程可能让人不知所措。但是，请不要惊慌！在这篇文章中，我们将为你梳理一些久经考验的最佳实践、常见的陷阱和实用技巧，帮助你对 LLM 的性能进行基准测试。无论你是刚刚入门还是需要快速复习，这些指导原则都将确保你的评估策略稳固可靠。

评估挑战

对于 LLM 而言，“评估”不仅仅是一个单一的指标或一次性测试。它们的输出结果可能异常多样化——有时是准确的，有时是富有创意的，有时却出乎意料地跑偏。

一个主要的难点是定义清晰的评估目标。当你的模型可能遇到任何类型的问题时，传统的软件指标（如错误率）可能不再适用。你需要在开始之前就确定“好”的标准是什么，无论是准确性、实用性还是创造性。

由于 LLM 产生的是文本而不是简单地分类，因此主观解释会成为一个难题。在没有明确的评分标准或专业指标的情况下，很难衡量“清晰度”或“连贯性”等因素。

接下来是评估的操作层面挑战：

• • 成本与延迟： 大规模测试（尤其是涉及人工标注时）会迅速增加成本。自动化方法虽然更快，但其可靠性往往不足以单独依赖。
• • 对自动化工具的信任： 自动化评估器（包括由较小模型驱动的评估器）可能会出现漂移或以意想不到的方式失效。确保它们与真实的人类判断保持一致需要持续的维护。
• • 跨团队协作： 让工程师、数据科学家、产品经理和领域专家同步工作至关重要。如果缺乏清晰的流程或共同的术语，可能会导致混乱的交接和分散的工作。

示例： RAG系统

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当你处理一个跨越多个步骤的工作流（比如RAG ）时，每个阶段都需要有自己的评估标准。否则，你将难以准确查明问题（或优势）究竟出现在哪个环节。

评估的数据模型——追踪（Traces）

为了理解所有这些活动部件，采用一种有组织的方式来记录每一步的具体情况会很有帮助。这就是**追踪（Traces）**的作用。追踪会捕获用户交互、中间步骤和最终输出的详细日志，为你诊断问题和随时间测量性能提供了丰富的数据宝库。

Example Trace

追踪的优势

• • 查明故障： 通过跟踪从输入到输出的路径，你可以快速发现模型（或其子组件）在哪里出了问题。
• • 量化性能： 将模型的输出与“标准答案”或参考答案进行比较。
• • 加速迭代： 借助详细的追踪，你可以轻松识别出哪些输入造成了最大的问题，并将调优工作迅速集中到这些地方。

离线评估 vs. 在线评估

有效的 LLM 评估通常会结合**离线（开发/测试）和在线（生产）**方法，每种方法都能发现不同类型的错误和见解。

离线评估 (Offline Evaluation)

Example of a dataset in Langfuse

• • 你通常会在精心策划的数据集上运行模型，这可能是 CI（持续集成）管道或本地开发测试的一部分。
• • 较小的数据集适用于快速的“直觉检查”实验；较大的数据集则能提供更广泛的性能指标概览。
• • 主要挑战在于确保这些测试集保持相关性，并真正模拟生产环境中的实际情况。

在线评估 (Online Evaluation)

Example of a live LLM-as-a-Judge Evaluator in Langfuse

• • 在实时环境中运行评估，能让你发现模型漂移（性能随时间逐渐下降）或你从未预料到的意外用户查询等问题。
• • 但在生产环境中收集反馈是棘手的；你需要可靠的数据捕获流程和清晰的计划，将这些洞察反馈到你的开发周期中。
• • 一种平衡的方法是定期进行离线基准测试，并辅以某种形式的持续生产监控，这往往能产生最稳健的结果。

常见的评估技术

没有哪一种方法可以捕获模型行为的方方面面，因此通常需要混合搭配使用多种技术。

• • 用户反馈（User Feedback）：

  Example of user feedback in ChatGPT

• • 优点： 最直接地反映 LLM 是否达到预期目标，例如用户评分或开放式评论。
• • 缺点： 大规模收集和整理这些反馈可能耗时且成本高昂。

• • 隐式用户反馈（Implicit User Feedback）：

• • 做法： 不等待明确的评分，而是从用户行为中推断质量：他们是否再次询问了同一个问题？他们是否点击了推荐链接？
• • 特点： 虽然通常更容易收集，但信号可能带有噪声，需要仔细解读。

• • 人工标注（Human Annotation）：

  Example of a human annotation workflow in Langfuse

• • 优点： 让专家（或众包工人）标记或评级输出，能提供深度见解，尤其适用于复杂任务。
• • 缺点： 成本和时间是其限制：人工标注难以大规模扩展。

• • 自动化评估（Automated Evaluation）：

  Example of different automated evaluation scores over time in Langfuse

• • 做法： 使用精确率（precision）、召回率（recall）、F1-分数等指标，或专用的生成式指标（如 RAGAS）。
• • 特点： 快速且可重复，但必须对照人工判断进行验证，以避免得出误导性的结论。工具包如 OpenAI Evals 和 LangChain Evals 有助于简化自动化检查的设置。

追踪是所有这些方法的底层线索——通过系统地记录交互，你创建了一个结构化的记录，供每种评估技术调用。

自动化评估技术

对于某些应用——例如提取和分类任务——精确率、召回率和 F-分数提供了清晰、可量化的衡量标准。但并非所有任务都如此直截了当，尤其当 LLM 需要生成大量文本或完整的聊天对话时。

• • 以 LLM 作为评判者（LLM-as-a-Judge）：

• • 你可以利用另一个机器学习模型（或专用的基于 LLM 的评估器）来对输出进行评分。
• • 特点： 它们很灵活，但始终存在复制相同偏差或盲点的风险。根据人工标注的样本进行校准会有所帮助。

• • 非模型方法（Non-model-based Approaches）：

• • 在某些情况下，更简单的基于规则的检查（例如正则表达式匹配）可以出人意料地有效。
• • 特点： 它们成本低廉且透明，但无法扩展到更细致入微的任务。

最终，虽然通用工具包能简化自动化检查的设置，但每个应用都有其独特之处。如果你投入时间正确构建，定制化的评估器或启发式方法往往能提供最好的洞察。

应用特定的挑战

LLM 评估的迷人与挑战之处在于，每个用例都可能非常不同：

• • 检索增强生成（RAG）：

• • 由于你需要同时评估检索步骤和生成步骤，因此最好将它们分开测量。
• • 例如，你可以跟踪文档检索的相关性和精确度，然后对总结后的输出应用生成式指标（如 RAGAS）。

• • 基于智能体（Agent-Based）的 LLM 应用：

• • 在这里，模型不仅生成文本，还会根据用户输入做出决策或采取行动。
• • 评估此类智能体通常涉及模拟交互式对话，并仔细检查每一个中间决策。**“人工干预”（Human-in-the-loop）**反馈对于确认智能体的逻辑或标记任何异常行为特别有帮助。

• • 语音智能体评估：

• • 语音应用带来了独特的挑战，因为它结合了语音识别、合成和交互式对话。
• • 评估这些智能体通常需要同时评估对话的动态性和音频处理的性能。

LLM 评估入门指南

如果你刚开始接触 LLM 评估，或需要一个快速回顾，这里有一个直接的启动步骤流程：

1. 1. 收集数据使用来自实际交互或测试运行的追踪（Traces）或结构化日志。这是你的真相来源。
2. 2. 尝试不同方法不要只依赖一种技术。尝试人工标注、自动化指标、用户反馈——如果适合你的用例，甚至可以尝试成对比较。
3. 3. 设定基线建立性能基准（即使它们很粗略），以便你能够看到随时间推移的进展或检测到性能退化。
4. 4. 选择环境决定是运行离线测试进行快速迭代，还是直接进入生产环境获取即时、真实世界的反馈。
5. 5. 循环迭代将从生产环境中获得的经验教训反馈回开发过程。换句话说，如果你在实际运行中发现了新的故障模式，请将其纳入你的离线测试集中。

总结思考

评估 LLM 绝不是一个“一劳永逸”的任务。随着你的模型和用户群不断演变，你的评估策略也需要与时俱进。通过将离线基准测试与实时洞察相结合，利用追踪机制，并对新技术保持开放态度，你将在构建更可靠、更有影响力的 LLM 应用的道路上走得更远。

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