LLM评估：从原型开发到生产部署的全流程实践

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

1. 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。

2. 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...

   <