LLM 评估与测试指南

📖 本书简介

"测不准"是 LLM 应用开发的最大挑战。本书将教你如何科学地评估和测试 LLM 系统，建立完善的质量保障体系。

🎯 学习目标

通过本书，你将学会：

• 理解评估体系：LLM 评估的维度和方法论
• 选择评估指标：针对不同任务选择合适的指标
• 构建测试流程：自动化测试与持续评估
• 检测模型问题：幻觉、偏见、安全问题的发现
• 优化模型性能：基于评估结果的迭代优化

📚 主要内容

第一部分：评估基础

• 为什么评估 LLM 如此困难
• 评估的维度：准确性、安全性、效率
• 评估方法论概述
• 评估工具生态

第二部分：评估指标

• 传统 NLP 指标 (BLEU, ROUGE, F1)
• LLM 专用指标
• 人工评估标准
• 基于模型的评估 (LLM-as-a-Judge)
• 多维度评估框架

第三部分：基准测试

• 主流基准测试介绍 (MMLU, HellaSwag, etc.)
• 领域特定基准
• 构建自定义基准
• 基准测试的局限性
• 实战：运行标准基准测试

第四部分：自动化测试

• 单元测试框架
• 回归测试
• 压力测试
• 边界条件测试
• CI/CD 集成
• 实战：构建自动化测试流水线

第五部分：特定问题检测

• 幻觉检测与缓解
• 事实准确性验证
• 偏见检测
• 有害内容识别
• 提示词注入测试
• 鲁棒性测试

第六部分：人工评估

• 评估标准设计
• 标注员培训
• 众包评估流程
• 主观性处理
• 成本优化

第七部分：A/B 测试

• 实验设计
• 流量分配
• 统计显著性分析
• 多变量测试
• 实战案例

第八部分：持续监控

• 生产环境监控指标
• 实时质量监控
• 用户反馈收集
• 异常检测与告警
• 长期趋势分析

第九部分：评估工具与平台

• OpenAI Evals
• Weights & Biases
• LangSmith
• MLflow
• 自建评估平台

第十部分：实战案例

• 评估对话系统
• 评估 RAG 系统
• 评估代码生成模型
• 评估多语言能力
• 完整评估流程示例

👥 适合人群

• LLM 应用开发者
• AI 产品质量负责人
• 测试工程师
• AI 系统架构师

📋 前置知识

• LLM 基础知识（可参考《LLM 学习指南》）
• 基本的统计学概念
• Python 编程基础

🚀 开始学习

"信任但需验证"——让我们建立科学的 LLM 评估体系！