大模型应用的自动化评测

在初步构建好大模型应用（如AI法律助手、技术问答工具、RAG系统等）后，自动化评测是确保应用“可用、稳定、可靠”的关键步骤。它能替代部分人工测试，通过标准化流程快速验证应用在不同场景下的表现，及时发现问题（如输出错误、响应延迟、安全风险），为后续迭代提供数据支撑。

一、为什么必须做自动化评测？

大模型应用的“初步构建完成”≠“可用”。人工测试（如随机输入几个问题）存在天然局限：覆盖场景少、主观偏差大、无法量化效果。而自动化评测能解决这些问题：

• 覆盖全面：用数千甚至数万条测试用例覆盖高频场景、边缘案例（如超长输入、歧义问题、敏感内容）；
• 客观量化：用明确指标（如准确率、合规率、响应时间）衡量效果，避免“感觉好用”的主观判断；
• 效率极高：一次脚本运行即可完成全量测试，支持快速迭代（改完代码后10分钟内出评测结果）；
• 风险前置：在上线前发现隐藏问题（如生成违法内容、检索召回率低），避免用户投诉或合规风险。

二、自动化评测的核心维度与指标（按应用类型划分）

不同类型的大模型应用（生成类、检索增强类、对话类）评测重点不同，需针对性设计指标：

1. 生成类应用（如合同条款生成、报告撰写）

核心目标：生成内容的准确性、合规性、完整性。