AI 工程必跑的 7 类评测:从功能到回归的全套检查清单
goyalshaliniuk · x · 2026-10-13
一篇面向 AI 工程师的评测（eval）体系科普线程：应用能跑起来不等于能上生产，需要分维度系统性评测质量、可靠性、安全与性能。
配图信息图列出 7 类评测：
- 功能评测：是否按预期执行指令、产出输出、正确使用工具
- 事实性与溯源评测：核对事实主张、引用与来源，减少幻觉
- 推理与任务完成评测：多步问题求解、规划、工具选择、最终成功率——适合 agent 与编码助手
- 安全评测：prompt injection、越狱、敏感数据泄露、未授权工具调用
- 鲁棒性评测：拼写错误、模糊指令、对抗输入等不完美场景
- 性能与成本评测：响应延迟、token 消耗、吞吐与单任务成本
- 回归评测：改动后对比基线，重跑失败用例，防止更新引入退化
并给出构建策略四步：建代表性测试集 → 定义各类型成功指标 → 在改动模型/prompt/工具/检索时运行测试 → 结合确定性检查、模型化评估器与人工抽审。核心观点：评测不是为了证明 AI 不出错，而是搞清它在哪出错、多常出错、改动是否更好。
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