LLM 评估(Evals)从 0 到 1 实战指南
Jampolhz · reddit · 2026-08-10
作者针对大语言模型（LLM）评估缺乏平易近人教程的现状，制作了一份从零开始的实操视频指南。
内容涵盖了：
- 评估的本质定义，以及为何“随便测几个 prompt 就上线”的做法会失效。
- 测试用例与数据集的构建。
- 代码指标（Code metrics）与 LLM-as-a-judge（用大模型做裁判）的对比。
- 阈值设定、失败原因分析及调用链路追踪（traces）。
- 修复缺陷后重新运行相同测试的流程。
教程以开源工具 DeepEval 为演示载体，但其评估方法论适用于各类工具栈。
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