这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals

主要观点总结

本文介绍了AI产品评估的重要性及方法，详细阐述了Evals的定义、方法、步骤和注意事项。文章指出，编写高质量的Evals是确保AI产品能够持续创造价值的关键。

关键观点总结

关键观点1: Evals的重要性

Evals是评估AI系统质量和效果的方法，为AI产品清晰地定义了“好”的标准。它是确保AI产品在发布前经过深思熟虑、目标明确的检验的关键手段。

关键观点2: Evals的三种方法

包括人工Evals、基于代码的Evals和基于LLM的Evals。每种方法都有其优缺点，根据具体情况选择合适的方法。

关键观点3: 如何构建Evals

从收集数据、初步评估、迭代循环到生产环境监控，详细阐述了构建Evals的步骤。强调了在评估过程中需要注意的问题，如避免设计过于复杂、测试边缘案例等。

关键观点4: 开始使用Evals的具体步骤

选择一个关键特性进行评估，编写简单的Eval，在真实交互案例上运行并复盘结果，持续优化Eval prompt。

关键观点5: Evals设计的注意事项

避免起步时设计过于复杂，不要忘记用真实用户反馈来验证Eval结果，以及站在用户的角度思考。