一、评估为何是LLM产品的核心竞争力
在人工智能领域,大语言模型(LLM)正以惊人的速度渗透到各个行业。从金融科技的智能客服到医疗领域的病历分析,从电商的数据查询到教育行业的个性化辅导,LLM的应用场景日益丰富。然而,随着应用的深入,一个核心问题逐渐凸显:如何确保LLM在真实场景中稳定、可靠且符合预期地运行?
管理学大师彼得·德鲁克曾说:"无法衡量,就无法改进。" 这句话在LLM领域尤为适用。构建一个强大的评估体系,不仅是提升模型性能的关键,更是企业在AI竞争中建立信任、合规运营和降低成本的必要手段。本文将结合实际案例,从原型开发到生产部署,详解LLM评估的全流程实践,帮助读者掌握从数据收集、指标设计到持续监控的核心方法论。
二、原型开发:构建可评估的LLM产品雏形
(一)案例背景:电商数据查询代理的需求分析
假设我们为一家电商企业开发一个数据分析系统,用户希望通过自然语言与系统交互,获取关键业务指标(如客户数量、收入、欺诈率等)。通过用户调研发现,现有报告的解读门槛较高,用户更倾向于通过智能代理即时获取清晰答案。因此,我们决定构建一个基于LLM的SQL代理,能够将用户查询转化为数据库可执行的SQL语句,并返回结构化结果。
(二)技术栈选择与原型搭建
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核心组件
- LLM模型
:选择开源的Llama 3.1模型,通过Ollama工具进行部署,平衡性能与成本。
- 代理框架
:采用LangGraph构建ReAct风格的代理,实现"推理-工具调用"的循环逻辑。
- 数据库
:使用ClickHouse存储电商数据,包含
ecommerce.users
(用户表)和ecommerce.sessions
(会话表),字段涵盖用户属性、会话行为及交易数据。
- LLM模型
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关键代码实现
- SQL工具封装:为防止全表扫描和格式错误,在工具函数中强制要求SQL语句包含
format TabSeparatedWithNames
,并限制返回行数:def get_clickhouse_data(query): if 'format tabseparatedwithnames' not in query.lower(): return "请指定输出格式" r = requests.post(CH_HOST, params={'query': query}) if len(r.text.split('\n')) >= 100: return "结果行数过多,请添加LIMIT子句" return r.text
- 系统提示词设计:明确代理的角色(资深数据专家)、回答规范(仅处理数据问题、英文响应)及数据库 schema,引导LLM生成符合要求的SQL查询:
你是拥有10年以上经验的资深数据专家...请使用英文回答,如需查询数据库,以下是表结构...
<
- SQL工具封装:为防止全表扫描和格式错误,在工具函数中强制要求SQL语句包含