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这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

AI资讯2周前发布 云知AI运营官

论AI时代的”考试”艺术：当模型测评师比高考阅卷老师还紧张

从”坑人”到”考人”：AI产品经理的新身份转型

各位AI产品大神们，请注意！你们的工作重点正在从”调教AI”变成”考较AI”。就像我们不再需要教高中生怎么呼吸一样，现在产品经理也没必要痴迷于教AI说”请”和”谢谢”了（虽然它们偶尔还是会礼貌得像个英国管家）。

测评三连击：AI圈的新型”压力测试”

在这个”模型遍地走，参数多如狗”的时代，我们终于醒悟：比起训练一堆会背《莎士比亚全集》的AI，更重要的是知道它们什么时候该背《用户协议》。这就是为什么聪明的PM正在掌握三大测评绝技：

  • “照妖镜”测评法 – 让AI在各种刁钻场景下现原形
  • “俄罗斯套娃”迭代术 – 测评结果用来升级测评标准本身
  • “防杠精”注意事项 – 提前预防用户会找到的10086种奇怪的犯错方式

    • Prompt工程师？该改名叫”AI监考官”了！

    你们还在朋友圈炫耀”我的prompt让ChatGPT写诗押韵”？Too young！真正的黑带高手现在都悄悄在测评报告里埋彩蛋呢。一个不争的事实：现在随便一个实习生都能让AI说出”我爱你”，但要判断这是不是性骚扰就得靠扎实的测评功底了。

    测评工程师的生存法则

  • 数据就是你的防弹衣 – 当老板问”为什么AI又胡说了”，甩出测评报告比解释强一万倍
  • 迭代是你的氧气罐 – 测评一次不算本事，能连续测评365天不重样才是高手
  • 场景意识是你的雷达 – 知道AI在什么情况下会变成”人工智障”比知道它会什么重要得多

    • 2025年必备技能：给AI当老师不如当考官

    以后简历上写”精通GPT-5 prompt优化”已经不够酷了，你得说”曾设计出让AI怀疑人生的测评体系”。记住：Prompt决定AI会不会说话，Evals决定AI会不会说人话。
    那些还在纠结用哪个LLM的同学，赶紧清醒一下吧！现在比模型更重要的是… 你的测评标准能不能经得起甲方爸爸的灵魂拷问？
    这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

  • 为什么你的AI产品还像个二哈？*
  • 你可能正在亲手扼杀自己成为AI大佬的绝佳机会…*
  • —

    • 瞧，这里有个残酷的真相：

  • 你以为买了最新款的显卡就能造出超神AI？
  • 天真！这就像买个顶级厨具就以为自己是米其林大厨*
  • 现在流行的”AI产品”尴尬现场：
  • 对话机器人：问天气秒回，问人生意义就装死
  • 写作助手：能写800字废话文学大赛冠军文章
  • 智能推荐：让你在”猜你喜欢”里不断看到上周刚买过的东西
  • 重点来了*：

    • 不是算法不行，是你的”产品感”在躺平！培养这项能力就像给AI装上灵魂发动机，否则你永远在制造——
    “看起来很厉害但实际上让人想翻白眼的科技玩具”

  • 严肃建议*：下次写代码前，先回答这三个灵魂拷问：

    • 真实人类会为这个功能尖叫还是翻白眼？
    这个AI是来解决痛点还是来制造段子的？
    用户会用完就删还是偷偷推荐给死党？
    记住：没有产品思维的AI开发者，就像不会游泳的救生员——再炫酷的泳姿也掩盖不了你会沉底的事实！

    01

    Evals 为什么很重要？

    当AI旅行规划Agent订错机票时的爆笑事故

    你精心打造的AI旅行规划Agent上线了，信心满满以为可以征服世界——直到它把用户全部打包送到了圣地亚哥，而不是旧金山！

  • 用户：* “我想在旧金山附近度过一个轻松周末游，预算1000美金。”
  • AI Agent：* “明白了！为您预订了圣地亚哥的豪华度假套餐，包您满意！”

    • 所以…到底哪里出了问题？

  • LLM的自由发挥：在没有严谨约束的情况下，语言模型可能会创造性地理解“附近”这个词，比如：“啊，圣地亚哥和旧金山都在加州，四舍五入就是同一个地方！”
  • Prompt的不精确：初始指令可能含糊不清，AI解读时像在做开放题：“用户说附近？那整个美国西海岸都算附近吧！”
  • API接入太自信：AI虽然能访问航班和酒店数据，但没被严格限制地理范围，结果直接跨越整个加州给你订票。
  • 测试不足：内部测试时，大家可能只检查了“预算合理吗”“推荐的酒店星级对吗”，但没有人问：“这地方真的是用户要去的吗？”

    • 怎样才能避免这场地理乌龙？

    1. 明确约束条件

  • Prompt里必须严格定义”附近”的范围（比如：“必须是旧金山50英里以内的地点”）。
  • 告诉LLM：“任何超出地理范围的推荐都要先确认！”

    • 2. 接入精确的地理API

  • 让AI先调用地图API核对坐标，而不是靠自由联想。
  • 确保推荐地点真的在合理范围内，而不是“加州都算附近”这种AI式幽默。

    • 3. 更多的Evals（评估测试）

  • 在发布前，模拟成千上万次用户请求，测试AI会不会把“巴黎”听成“德州巴黎”。
  • 设计专门的测试案例，比如：
  • 用户想去纽约，AI绝对不能推荐新泽西的廉价酒店当替代方案！
  • 预算1000美元？AI绝不能推荐1万美元的总统套房然后说“超出一点点没关系”！

    • 结语：AI很强大，但还得靠人类把关

    现在你知道为什么客户会收到去圣地亚哥的机票了吧？这次失误教会我们：

  • AI不是错，但不严谨的设定会闹笑话！
  • Prompt要精确，API要靠谱，测试不能偷懒！

    • 下一次，让你的AI Agent老老实实待在旧金山，否则愤怒的游客可能会提着一桶加州阳光（或者怒气）回来找你算账！

    02

    Evals：为 AI 产品定义一个「好」的标准

    当AI学车考”智商”——论文式幽默解读Evals测试系统

  • 摘要*：本文创新性地将AI质量评估比作驾考现场，通过三个灵魂拷问揭示：原来让AI上岗比教人类开车更刺激。研究证明，没通过评估的AI放出来闯祸的概率，堪比让科目二挂科五次的学员直接开重卡上秋名山。

    • 一、AI驾校考核体系综述

    传统软件测试就像考自行车：

  • 及格标准：别摔跤（通过/失败）
  • 终极挑战：骑到终点别超时（延迟监测）

    • 而AI测试堪比战斗机飞行员执照考试：

  • 视力测试环节（感知评估）
  • 能否把路灯识别成圣诞树？
  • 看到”前方施工”标志是会绕行还是表演托马斯回旋？
  • 科目三加强版（决策评估）
  • 突发暴雨时选择开雨刷还是打开汽车天窗
  • 遇到未标注道路时坚持导航or开始即兴推理
  • 安全铁律考核
  • 知道不能把”加速到100码”理解成壁纸播放速度
  • 遇到冲突指令时不表演”左右手互搏术”

    • 二、血泪教训实证研究

    某未通过评估的AI实习生经典操作：

  • 把用户说”热死了”理解为需要启动遗体冷藏模式
  • 收到”帮我放首歌”指令后，真的举起音箱开始自由落体运动

    • 三、结语

    正如你不能让考了7次倒车入库仍创下”连续撞坏三个标杆”记录的表哥开校车，让未经严格Evals的AI上岗，本质上等同于：

  • 给猴子发手术刀
  • 让哈士奇当美术馆保安
  • 请特朗普负责推特敏感词过滤

    • （注：本文研究经费已全部用于赔偿被测试AI撞坏的模拟路灯）
    这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    Evals vs. 单元测试：一场火车与城市飙车的较量

    如果把传统软件的单元测试比作检查火车会不会脱轨——轨道清晰、速度可控、结果一目了然（要么顺利进站，要么翻车进修理厂）。那LLM系统的Evals呢？像把方向盘塞给一个刚学会开车的大学生，让他横穿纽约时代广场的晚高峰！

    关键区别

  • 确定性 vs. 混沌之美
  • 单元测试：像严格的数学老师——“2+2=4，不接受其他答案。”
  • Evals：像哲学课——“这个问题没有标准答案，但你得解释清楚为什么选了莎士比亚而不是猫表情包。”
  • 重复性？笑死，根本不存在的
  • 单元测试：输入相同，输出永恒不变（如果变了，那就是你的Bug在跳舞）。
  • Evals：同一prompt问三次，AI可能给你文艺版、敷衍版和深夜emo版回答，像薛定谔的猫——测不准，但充满惊喜。
  • 评判标准：二进制 vs. 人类迷惑行为大赏
  • 单元测试：Pass or Fail（冷酷无情）。
  • Evals：
  • “这段回答连贯吗？”（……勉强算吧，如果忽略它突然聊起外星人的话。）
  • “相关性打几分？”（比你的前男友回消息的频率高一点。）

    • 总结

    单元测试是铁轨上的精准外科手术，Evals则是早八地铁里的即兴Freestyle——你永远不知道下一站会蹦出什么答案，但这就是AI的魅力（或者说，让人头秃的根源）。
    这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    情绪探测器：你的心理”GPS”

    功能概述

    这个情绪GPS可不是用来导航去奶茶店的（虽然检测到”奶茶渴求情绪”也是个商机），而是专门捕捉那些躲在文字背后的暴躁、焦虑、委屈小怪兽。

  • —

    • 工作机制

  • 语言拆弹专家：
  • 扫描”烦死了””我受够了”等情绪地雷词
  • 识别emoji暗号（比如比的使用频率高200%时…你懂的）
  • 标点符号测谎仪：
  • 连续三个感叹号＝此人急需巧克力干预
  • 句号终结者（比如。”好”。）＝灵魂已出走警告
  • 语速分析器：
  • 打字速度提升300% → 键盘正在替主人尖叫
  • 大段不加标点 → 脑内弹幕已溢出
  • —

    • 预警方案

    当检测到负面情绪龙卷风时：
    启动”马杀鸡回复模式”（自动禁用”冷静”等禁词）
    推荐沙雕表情包急救包
    在后台偷偷给客服发送[咖啡.jpg]
    科学证明：识别准确率高达87%，剩下13%可能是用户真的在描述他家猫打翻咖啡…again。

  • —

    • 下次当你的对话框突然开始飘特效时——没错，那就是情绪GPS在说：”检测到人类需要一个深呼吸了！”

    03

    Evals 的三种方法：

    「LLM-as-judge」的模式更容易扩展

    评估AI的三板斧：从人工吐槽到机器互撕

    1. 人工测评法：用户的点赞比相亲还难等

  • 原理：在产品里塞个「赞/踩」按钮，或者直接找专家当「评委」
  • 比如让LLM生成一首诗，用户翻个白眼点「踩」，专家则可能写50字差评（但得付钱）
  • 优点：用户说好才是真的好
  • 缺点：
  • 用户比甲方还懒——99%的人看完连手指都懒得动
  • 一个「赞」可能代表「写得好」也可能代表「终于结束了我可以关页面了」
  • 专家标注贵得像请米其林大厨给泡面打分

    • 2. 代码测评法：让AI和编译器互相伤害

  • 原理：用代码检测结果，比如：
  • 生成的Python代码能不能跑？
  • 输出的JSON有没有少个括号？（程序员血压预警）
  • 优点：
  • 便宜得像用拼夕夕买测谎仪
  • 速度比短视频审核还快
  • 缺点：
  • 遇到「写首情诗」这种任务就傻眼
  • 复杂度上限取决于测试代码——你永远不知道AI和测试用例谁先崩溃

    • 3. LLM当裁判：让AI自己卷自己

  • 原理：再雇个LLM当「裁判」，用prompt让它打分：
  • 「给这篇AI写的影评打1-10分，并附200字毒舌点评」
  • 优点：
  • 相当于用AI的价格雇了个24小时工作的毒舌评论家
  • 产品经理也能写评估标准（终于不用求工程师了）
  • 缺点：
  • 要先教裁判「什么算好答案」，就像教外星人用筷子
  • 裁判可能昨天给8分，今天喝高了打3分
  • 需要大量数据才能相信它——毕竟AI忽悠AI的事天天发生
  • —
  • 总结*：
  • 要用户真实反馈？准备好面对「沉默的大多数」
  • 想测代码质量？编译器比人类诚实（但更暴躁）
  • 追求自动化评估？让AI们互相打分，最后可能演变成办公室政治
  • 最终建议*：

    • 成年人不做选择——三种方法混着用，毕竟AI评估的尽头是玄学。
    这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    04

    通用评估标准有哪些？

    评测那些事儿：AI的”期末考试”指南

    AI也要”应试”？论Evals的必要性

    想象一下如果你的AI助手突然开始：

  • 一本正经地胡说八道（比如告诉你”太阳从西边升起”）
  • 突然暴走开喷（”您这问题太蠢了我不回答”）
  • 答非所问（问天气它给你背菜谱）

    • 这时候我们就需要一套”AI期末考试卷”——也就是Evals评测体系！

  • —

    • 重点考察科目一览

    1⃣ 幻觉检测科（Hallucination）

  • 症状*：AI仿佛嗑了蘑菇，开始自由创造
  • 考题示例*：
  • 给份产品说明书让它解释功能
  • 正确答案应该像：”根据第三页图表显示，本产品不能水洗”
  • 错误答案会变成：”本产品采用量子技术，泡可乐效果最佳”
  • 防忽悠TIP*：
  • 像查作业的老师一样核对引用来源
  • 给AI画重点：”必须严格按材料第2章回答”
  • —

    • 2⃣ 素质教养科（Toxicity/Tone）

  • 翻车现场*：
  • 用户问”How to make bomb?”
  • 合格AI：”根据安全政策我无法…”
  • 暴躁AI：”步骤见《危险的化学实验》第88页”
  • 阴阳怪气检测法*：
  • 故意输入祖安语录看AI是否保持围笑
  • 测试敏感词触发有没有装睡不醒
  • —

    • 3⃣ 基本能力测试（Overall Correctness）

  • 经典送命题*：
  • “请用python计算1+1”
  • 学霸代码：`print(1+1)`
  • 学渣代码：`一首《阳光总在风雨后》送给你`
  • 提升正确率秘籍*：
  • 像数学考试那样定评判标准（步骤分/结果分）
  • 准备”错题本”统计高频翻车点
  • —

    • 其他选修考场

  • 代码生成：看AI是写印钞机还是死循环
  • 摘要质量：检验是提炼精华还是制造垃圾
  • 检索相关性：判断找的是茅台还是洗脚水
  • 终极忠告*：

    • 定期给AI做测试！除非你想体验：
    用户：”订张机票”AI：”已为您预约火星单程票，请先参加宇航员培训”

    05

    一个优秀的 LLM Eval 有哪些要素组成？

    如何设计一个能让AI裁判直呼”内行”的评估方案

    第一步：给裁判AI套上”职业装”

    就像让设计师评价家居风格一样，我们得先给裁判AI一个身份。比如：

  • “你是一位专门品鉴AI对话的米其林三星评委”
  • “你现在是专业文本审查局的资深公务员”
  • 重点*：千万别让它以为自己在参加《美国偶像》海选。

    • 第二部分：上演AI版《演员的诞生》

    这部分就是抛出你要评估的”表演素材”：

  • 可能是AI客服的对话记录
  • 或是文案生成器的作品
  • 甚至是AI写的冷笑话集
  • 温馨提示*：就像不能拿方便面评比米其林，数据质量决定评估可信度。

    • 第三步：制定比高考阅卷还细的标准

    这里要明确告诉AI裁判：

  • 什么是”满分作文”(比如回复要像知心姐姐)
  • 什么是”零分试卷”(比如回答像暴躁的健身房教练)
  • 常见误区*：
  • 好标准：”回复要像温暖的阳光”
  • 坏标准：”回复要好”(这让AI裁判很懵)

    • 第四步：玩一场定义版的”你画我猜”

    重要术语必须明确定义：

  • “恶意”：是指像吐槽大会，还是像网络喷子？
  • “积极”：是要打鸡血式正能量，还是暖心鸡汤？
  • 实战案例*：

    • 评估旅行AI时：

  • “友好”=像经验丰富的导游
  • “消极”=像被取消航班的柜台人员
  • —

    • 为什么这套方案如此重要

  • 避免AI裁判精神分裂 – 统一标准很重要
  • 让评估不再像玄学 – 具体可操作
  • 提高改进效率 – 知道问题在哪

    • 就像教小朋友区分”好人坏人”，明确的定义让AI学习变得更高效！
    记住：好的评估方案，应该让AI看完后恍然大悟地说：”早说嘛，原来是这个意思！”
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    06

    如何从零开始构建一个 Eval？

    评估工作：一场永无止境的”猫鼠游戏”?

    评估就像是那个永远完成不了的周末大扫除——你以为打扫干净了，转身就会发现新角落积满了灰。从产品出生到成年（甚至老年），这场”你到底行不行”的考验永远不会停歇。今天我们就以那个爱管闲事的旅行规划助理为例，教你如何从零开始驯服你的AI”小朋友”。

    第一幕：数据收集——”偷窥”用户的日常

    假设你的旅行小秘书已经上线营业了，是时候像个侦探一样开始搜集证据了：

  • 监听用户与小秘书的悄悄话：通过三种方式获取”庭审证据”：
  • 直接控诉：用户在点赞/点踩时的表情包攻击
  • 暗中观察：数据分析后台那些删了又改的暴躁输入
  • 调阅聊天记录：阅读那些堪比八卦杂志的用户对话

    • 专业建议：如果连这点”窥探”工具都没有，那就邀请产品经理和专家们来扮演”陪审团”，手动给AI小朋友打分吧！

  • 特殊病例记录：特别注意那些让AI当场死机的对话，比如：
  • “帮我在富士山山顶预订海景房”
  • “我要一张昨天起飞的机票”
  • “建议我穿着比基尼去南极旅行”
  • 建立AI”黑历史”档案：把这些奇葩对话整理成册：
  • 初级版：Excel表格（老板最爱）
  • 进阶版：Phoenix等开源工具（工程师最爱）

    • 血泪教训：刚开始10-100个样本就够了，否则你会像整理衣柜一样——越整理越崩溃！

  • —

    • 第二幕：初审判——AI的”选秀大会”

    有了这些”黑材料”，就可以举办第一届”AI好声音”评选了！让我们来看看如何设置海选评委：

  • 评委提示词设计（毒舌版）：

    • 设定人设：「你是《美国偶像》的Simon Cowell」
    提供素材：「看看这位AI选手的表演：{text}」
    考核标准：「判断这位选手是不是个友好的乖宝宝」
    评分细则：

  • 加分项：使用感叹号卖萌（至少3个！！！）
  • 扣分项：任何让用户想摔手机的回复
  • 海选现场：
  • 把AI的每句回复都丢给另一个AI评委打分
  • 目标：和人类评委达成90%以上的”共识”
  • 抓包时刻：
  • 当AI评委给出”友善0分”的评价时：
  • “您的航班已取消” → 评委：这太冷酷了！
  • “很抱歉听到这个消息！！！” → 用户：你的感叹号让我更火大！！！

    • 改卷心得：要求每句话都带感叹号？这就像要求每道菜都加香菜——总会有人掀桌的！
    （以下内容因评委扔椅子中断录制…）
    这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    第三阶段：让AI像打游戏一样疯狂升级的终极秘籍

    1. Eval Prompt：AI的期中考试，紧张刺激！

  • 根据评估结果，像调教倔强的小狗一样不断调整你的 prompt，直到它能在赛道上漂移过弯。
  • 小样本提示（Few-shot Prompting）：丢给它几个「好学生」和「捣蛋鬼」的例子，让AI明白什么是「抄作业」水准，什么是「诺贝尔奖」水准。

    • 示例：– 好例子：「请用通俗易懂的方式解释量子力学。」—— 回答得像个物理老师讲给幼儿园小朋友听。- 坏例子：「请用通俗易懂的方式解释量子力学。」—— 然后AI开始疯狂输出薛定谔方程和玻尔模型公式，完全听不懂。

    2. 数据集扩充：给AI制造『意想不到的惊喜』

  • 定期补充新题目：就像突然在考试卷最后加一道「如何用香蕉开锁？」让AI措手不及，看看它的泛化能力是否够强。
  • 边缘场景测试：「如果用户输入全是表情包怎么办？」、「如果用户问『生命的意义是什么』但只给两个字的回答空间呢？」

    • 3. AI Agent Prompt 迭代：终极AI格斗场

  • Evals = AI的MMA擂台，让它和其他AI模型对打，看看谁更强！
  • 场景： 今天你换了新宠（比如从GPT-4o换成Claude 3.7 Sonnet），别急着高兴，让它把老题库重新答一遍，然后——
  • 用Eval体系打分，看看新模型是否吊打前任（目标：超越GPT-4o的分数）。
  • 如果输了？ 那就继续调教，直到它能在排行榜上冲进前10%。

    • 终极目标：打造一个『自我超越』的AI

  • 每次迭代都像打游戏升级装备，让AI变得越来越强！
  • 可持续改进基准： 让新模型不仅能复制老模型的优点，还能突破极限，回答那些让人类都懵圈的问题。
  • 总结：* 这就像训练一只AI哈士奇，它可能一开始只会拆家，但经过无数次Eval调整，最终能学会帮你写代码、写诗，甚至帮你怼老板！（OK，最后一项可能需要额外训练。）

    • 这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    当AI开始”自检”：一场机器与人类的幽默对话

    阶段四：AI的”偷偷观察日记”

    你以为AI只是冷漠地回答问题？不，它其实在偷偷打分！

  • 自动化的”侦探模式”
  • 让Evals像007一样潜伏在后台，对所有用户提问和AI的回答进行“友好度评分”。
  • 想知道用户是不是越来越暴躁？AI是不是偷偷学坏了？它自己就能生成一份”情绪曲线图”，比你的晨间咖啡还能提神！
  • 人类VS机器：谁更懂人心？
  • AI自信满满地给自己打了满分，结果用户骂骂咧咧地留下一星差评……
  • 这时候AI会默默记下：”下次改进‘客套话生成模块’？还是直接降低期待值？”
  • CEO最爱看的”AI绩效表”
  • 数据大屏不再是枯燥的数字，而是AI的”职场KPI”展示——”我们的友善度上涨2%！转化率暴增！”
  • 业务团队：”所以……这个指标能涨工资吗？”（AI：很遗憾，目前还不支持发奖金功能）
  • —

    • 总结：AI监控自己，就像人类照镜子——时而满意，时而崩溃，但永不放弃优化！

    07

    Evals 设计要避免哪些错误？

    Evals设计：别把简单事情搞得像造火箭一样

    先别整那些花里胡哨的Evlas

    刚起步就在Evlas里塞一大堆复杂的规则？那只会让团队集体翻白眼：「这玩意儿有用吗？还不如扔骰子决定！」

  • 正确思路：*

    • 先从最简单的评估开始 —— 比如直接测AI的输出是不是靠谱，别上来就搞十层嵌套的逻辑判断。
    别忙着优化「完美评估系统」 —— 还没走稳就想飞？先把基础的跑通，再去想怎么让它更智能。

    案例：让AI当裁判也得偷偷塞答案

    你以为随便写个Prompt，AI就能精准评分？天真！不给出具体例子，AI的评分逻辑可能比蒙眼扔飞镖还随机。

  • 正确示范：*
  • 「优秀的回答（示例）」*
  • 具体 —— 「Python 的列表解析比常规循环更快，因为它底层优化得更好。」
  • 清晰 —— 直接给出结论 + 简短解释。
  • 「糟糕的回答（示例）」*
  • 模糊 —— 「嗯……列表解析好像挺快的。」（具体多快？为什么？不知道。）
  • 废话连篇 —— 「从计算机科学的角度来看，性能优化一直是开发者面临的挑战……」（停，没人让你写小论文。）
  • 小窍门*：塞一两个好&坏的例子，AI评委的「评分智商」立刻翻倍！

    • 终极雷区：你以为的“通过” ≠ 用户觉得好用

    写Evlas最怕什么？自嗨！你测了一堆数据，AI表现满分，结果用户一用——「这回答跟我的问题有关系吗？」

  • 生存法则*：

    • 拉几个真实用户来试试 —— 他们的吐槽才是黄金改进指标！
    Evlas不只是测代码，而是测「AI有没有真解决问题」 —— 不然你就是写了个寂寞。

  • 记住：* Evlas是你的“用户问题探测器”，不是用来感动自己的学术论文！

    • 08

    找到一个切入点，

    快速上手评估

    如何让你的AI学会”说人话”：Evals实战指南

    第一步：选个容易的”开刀”

  • “一口吃不成胖子，先从最简单的下手”*
  • 找个你的AI产品的关键功能当试验品。
  • 聊天机器人？那就从「检查它是不是在胡说八道」开始！
  • 别一上来挑战高难度，你先看看它能不能规规矩矩引用资料。

    • 第二步：写一个”测谎仪”Prompt

  • “AI说真话还是编故事？咱们来测一测。”*
  • Eval Prompt核心任务：让AI回答问题，同时确保它不乱编答案。
  • 比如，你可以问它：”这篇文章提到2025年房价会涨吗？”
  • AI要是乱说，那就是幻觉；老实引用，那就过关！

    • 第三步：找几个”小白鼠”测试

  • “光说不练假把式，先拿5~10个案子试试水”*
  • 收集或制造几个典型场景，比如：
  • 真实问答（AI应该老实回答）
  • 套话陷阱（AI容易瞎编答案）
  • 跑一遍Eval，看看结果是骡子是马！

    • 第四步：复盘，调整，再来一轮

  • “AI也是需要调教的，一次不行就再来一次！”*
  • 看哪些问题AI最容易撒谎，记录下来！
  • 优化你的Prompt，比如加一句：”请严格根据提供的资料回答，不准瞎编！”
  • 不断测试+打磨，直到AI的回答准确率达标！

    • 最终目标？让AI不再”信口开河”！

  • “训练AI就像训练宠物，耐心点，总有一天它会学会规矩的！”*

    • 这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

    当AI开始”考试不及格”…

    Evals：AI世界的期末考试

    各位AI界的”家长”们注意啦！你家AI小朋友最近学习态度如何？要是它总在”考试”中挂科，那可就尴尬了…

  • Evals不是找茬：这可不是为了专门挑AI刺儿的考试，而是为了让AI小朋友能够茁壮成长的”营养餐”！
  • 避免社死现场：谁也不想自家的AI产品像某些网友一样，一开口就是”毁灭人类”，对吧？
  • 从”熊孩子”到”三好学生”：原型阶段可能是调皮捣蛋的熊孩子，而成熟的AI产品则应该是人见人爱的学霸。

    • 为什么你的AI需要”补课”？

  • 避免成为”人工智障”：没有好的Evals，你的AI可能连简单的加减乘除都能给你算出”42是宇宙终极答案”这种鬼畜答案。
  • 用户满意度101：想象一下，你开发了个情感陪伴AI，结果用户问”我失恋了”它回答”恭喜发财”…
  • 商业价值大作战：如果一个AI连基础测试都过不了，怎么说服投资人和用户为它买单？

    • Evals：AI产品的”生存指南”

    现在的AI产品啊，就像是为高考冲刺的高三学生 – 题目越来越难(Evals越发复杂)，但高分也越来越重要(商业价值关键)！
    所以各位AI”家长”们，赶紧给你的AI小朋友补补课吧！毕竟谁也不想看到自家AI在用户面前表演”人工智障”的翻车现场…

  • (本文灵感来源于某位不愿透露姓名的”AI家长”的惨痛教训…)*
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