AI 评估与 LLMOps
在客户遇到问题之前，看清 AI 的变化。
一次提示词修改可能改善演示，却破坏无人重新测试的流程。我们帮助已有 AI 应用的团队，把预期行为转化为可重复评估，并将结果、调用轨迹和运行成本用于发布决策。
直接说明
AI 评估与 LLMOps 通过版本化任务集、回归检查、调用追踪及延迟和成本信息，评估并管理已有 LLM 应用。范围覆盖模型、提示词、检索和工具变化带来的应用行为变化。
适合以下需求
- 缺少可靠回归证据，却需要持续发布 AI 产品的团队
- 难以解释智能体失败原因或成本上升的负责人
其他需求路径
- 尚需完整开发的新 AI 产品
- 针对越权访问和滥用路径的独立安全评估
衡量客户真正需要完成的任务
我们明确哪些步骤使回答有用：找到正确来源、提供依据、选择正确工具，以及在缺乏权限或证据时停止。数据集包括常见任务、已经观察到的失败和困难边界。预期标准区分允许的表达差异与错误的业务操作，而不是只检查回答看起来是否流畅。
选择能够支撑发布决定的检查
确定性断言适合结构和工具参数；人工评审适合含义模糊的质量判断。基于模型的评分器可以辅助，但需要与已审核样本校准。记录数据集版本和测试条件，让结果可以比较。权限和滥用路径的独立检查属于 AI 安全。
沿着系统链路定位失败请求
我们连接模型调用、检索结果、工具执行、重试和回退路径，形成团队可以查看的轨迹。采集生产内容之前先约定脱敏和保留方式。在可行情况下按完成有效任务计算延迟和成本，并计入失败尝试。追踪设计应能解释问题，而不默认收集全部敏感输入。
示例验收：更便宜的模型省略了必要步骤
在一个示例比较中，候选模型每次调用成本较低，却在回答前跳过了规定的信息查询。回归集暴露该遗漏，阻止它进入这一生产流程。评审同时考虑任务成功、延迟和完整运行成本。调用轨迹帮助确定问题出在检索、路由还是回答生成。
让下一次发布更容易判断
交付包括评估数据集、评分规则、运行配置、仪表盘和发布标准。我们建立流程，将审核过的生产失败纳入评估，同时避免污染留出的测试数据。负责人决定哪些质量变化可接受、何时回退。新产品交付由 AI 智能体与产品开发承接；训练模型生命周期基础设施属于 MLOps。
开始前的常见问题
可以。我们需要可调用的测试路径、预期行为，以及足够的可观测信息。初始评估先确定哪些内容可测，再决定增加哪些追踪能力。
不能。评估反映特定任务和条件下的表现。我们记录覆盖限制，并为证据不足的情况定义拒答、人工复核或回退方式。
不必。我们定义最低必要追踪字段、脱敏、访问和保留规则。一些评估可使用合成样本或经过批准的脱敏实例。
可以针对同样的任务标准比较路由、缓存、提示词和模型。无法正确完成流程的便宜回答，不应被视为已经实现的节省。