随着生成式AI和大规模语言模型(LLM)快速进入主流工程项目,越来越多团队在概念验证(PoC)阶段获得惊艳效果,但在向生产环境扩展时遭遇阻力。评估驱动开发(Evaluation Driven Development,简称EDD)提出一种以科学方法为核心的工程实践,用明确的评估目标、可观测性和闭环反馈来缩小交付价值与用户期望之间的差距。本文从原理到落地实践全面阐述如何在企业级项目中实施评估驱动开发,帮助团队走出PoC"炼狱",构建可测量、可迭代的生成式AI产品。 生成式AI为何带来新挑战 生成式AI引入的困难并不单纯源于模型本身,而来自生成任务的本质。与传统确定性软件不同,基于LLM的功能通常表现为高概率、低确定性的输出,呈现出"非确定性"和"非结构化数据"两大特征。非确定性让相同输入在不同时间可能产生差异,非结构化数据则扩大了输入输出空间的复杂性。
两者结合导致PoC阶段的"光环效应"在规模化使用时迅速瓦解:幻觉(hallucination)、边界条件下的失败、无法用传统测试覆盖的场景大量出现。与此同时,迭代成本上升,评估需要实际调用模型的API,产生成本;人工审查生成内容耗时且难以规模化;跨团队协作与利益相关者评估门槛较高,导致项目节奏被拖慢甚至停滞。 从科学方法借鉴开发范式 对抗以上问题的关键是回归科学方法:观察、假设、试验、结论,并不断循环。对生成式AI工程而言,这意味着把每一次模型或prompt的改动都当作一次可设计的实验,用数据与度量来验证假设而非凭感觉调整。评估驱动开发把"评估"放在工程流程的核心位置,强调通过可复现的实验和明确的衡量指标,系统性地改进模型行为和产品体验。 建立Ground Truth作为北极星 在任何实验之前,需要一个明确的目标:Ground Truth。
Ground Truth并非静态说明文档,而是一套代表性的问题/场景与对应的高质量预期答案,作为长期优化的目标。构建Ground Truth要兼顾代表性与可行性。优选来自真实用户的样本作为种子,结合领域专家(SME)审核和补充,必要时用生成式工具扩展样本库,但最终答案应由领域专家审定或参与迭代修订。Ground Truth的价值体现在两个方面:它为评估提供可比的对照,使每次改动后产生的差异可量化;它为团队沟通提供共识,避免对"好"的主观分歧。 合成数据的策略与陷阱 在很多场景,尤其是B2B和垂直领域,获取大量真实数据既昂贵又耗时,因此合成数据成为快速迭代的有效手段。合成数据可以由团队手工编写,也可以借助LLM生成。
高质量合成数据的关键在于覆盖多样性和保留真实分布特征。对生成的合成样本要进行严格筛查,最好由SME参与验证,避免将合成偏差带入模型训练或评估。合成数据适合用于早期验证和扩大用例覆盖,但在生产化阶段必须和真实用户数据进行对比校准。 观测性:让LLM行为可见可测 评估驱动开发要求搭建观测体系,使每次模型调用、每次生成的结果都能被记录、追溯与分析。观测数据的要素应包含:输入内容、模型配置(模型版本、温度、top-p等)、中间链路信息(在多步骤或多代理系统中的子代理输出)、模型最终输出、响应时间及调用成本,以及人工评分或自动评分的标签。基于这些数据,团队能够定位问题来源、衡量改动效果并量化风险。
观测平台可以选用现有日志/回溯工具或自研轻量平台,但一定要保证查询性与可视化,让工程师和产品/SME都能方便参与评估。 设计可复现的评估回路 把评估嵌入开发流程是EDD的核心实践。每个PR或每次模型改动都应触发一组代表性评估用例,对比Baseline与当前变更结果的差异。考虑到API调用成本和时间,评估套件应分层:轻量的快速回归套件用于本地或CI的频繁检查;完整评估套件则在关键里程碑或手动触发时运行。为了节约资源,可以把CI中的自动评估设置为按需触发,或配置预算阈值控制。评估结果要以直观的方式呈现,例如每个用例的输出文本并列、与Ground Truth的匹配度评分、错误类型标签(幻觉、信息缺失、格式错误等)以及成本/延迟指标。
这样的对比让评审者和产品方在合并代码或切换模型版本前有数据依据。 从Prompt工程到模型选择的优化顺序 在资源有限时,优先级的选择影响产出效率。通常建议先从Prompt工程开始:合理设计提示词、使用系统与上下文指令、通过few-shot示例或链式思考(chain-of-thought)改进回答质量。Prompt调整往往能在成本最低的情况下显著提升表现。其后再评估是否需要微调模型或切换模型版本。微调和模型替换固然能带来更深层次的改进,但代价更高且周期更长,因此应在有充分评估数据支撑时进行。
多代理系统的分层评估方法 复杂的生成式应用经常采用多代理(multi-agent)架构,将不同任务分配给专业化子代理。对多代理系统的评估应采取分层策略:先对单个代理进行端到端用例测试,确保其在独立场景下的行为符合预期,再进行系统级集成测试,验证代理间的协作与上下文传递。单代理的观测数据更易定位问题,系统级测试则关注交互错误、状态漂移与累计幻觉。把评估粒度下沉到代理级别可以显著加速问题定位和迭代速度。 评价指标与量化方法 衡量生成式AI性能的指标需要既考虑事实准确性,也要兼顾可用性与用户体验。常见的自动化指标包括BLEU、ROUGE或更现代的语义相似度评分,但这些指标往往无法覆盖事实性与可用性层面的差异。
结合自动评分与人工评分最为稳妥:自动评分用于大规模、日常回归测试,人工评分由SME或产品人员抽样进行质检,评估幻觉、偏见、可理解性和合规性等维度。此外,应引入业务相关的KPI,例如误导性回答率、关键任务成功率、平均交互轮数和用户满意度等。把这些指标纳入仪表盘,随迭代跟踪变化,才能把模型改进真正转化为业务价值。 成本管理与评估的经济学 生成式模型的评估直接产生API调用费用,且人工评审也有显著人力成本。合理规划评估频率、分层测试策略、以及自动化评分机制,可以在可控成本下维持高频的迭代。另一个节约手段是对测试数据进行抽样和分层抽样:把大批量的常见用例交给自动化评分处理,把边缘用例和高风险场景交给SME人工审阅。
对于企业级项目,建议在预算中明确留出评估成本,以免因预算压力导致评估频次下降,进而影响产品质量。 治理、合规与可解释性 生成式AI带来的合规风险和可解释性问题不容忽视。评估驱动开发应把合规性检查作为评估流程的一部分,对敏感领域(如金融、医疗、法律)设置专门的检测用例,包括隐私泄露、不当建议、合规偏差等。观测性体系应保留足够的上下文和版本信息以便审计。对于高风险场景,建议增加人工审批环节或引入"放大器"机制,在可疑输出被标记时触发更强的模型审查。 团队组织与流程变革 实施EDD不仅仅是工具层面的变动,更需要流程和文化的调整。
团队中应明确评估所有者(Evaluation Owner)或质量负责人,协调工程、产品和SME的协作。产品经理需把评估指标纳入路线图,工程师需要把评估用例作为开发交付的一部分,SME参与Ground Truth的构建与抽样审查。通过在PR流程中集成评估结果,把"是否通过评估"作为合并条件之一,可以把数据驱动的理念深植到日常开发中。 实际案例:金融领域多代理助手的实践 在一个金融领域的多代理聊天助手项目中,团队通过EDD实现了从PoC到可用产品的平滑过渡。项目初期先收集了SME提供的真实问答作为种子,随后生成合成问题扩充样本,并由SME审核生成的预期答案形成Ground Truth。工程团队用轻量观测平台记录每次模型调用及上下文,构建了代理级别的回归套件。
大多数早期改进通过prompt工程完成,随后对关键任务进行了微调以提升事实一致性。在CI流程中,关键PR触发手动评估以节约成本,评估结果作为合并参考。通过这样的流程,项目在上线前解决了大量幻觉与边界问题,显著提升了业务可用性与用户满意度。 结语:用评估驱动的迭代赢得长期价值 生成式AI带来了前所未有的能力,也带来了新的不确定性。评估驱动开发将科学方法嵌入工程实践,通过Ground Truth、观测性和系统化评估闭环,把不确定性转化为可测量的假设和可验证的实验。对团队而言,关键不是消除所有随机性,而是建立能够快速识别、测量并修正偏差的机制。
把评估放在流程的中心,不仅能帮助团队逃脱PoC的短暂辉煌,更能在长期内持续提升模型表现、控制风险并实现可衡量的业务价值。 如果你的团队正在把生成式AI从概念验证推进到生产环境,优先构建Ground Truth、搭建可查询的观测体系并把评估嵌入开发和CI流程,是最有效的起步策略。随着实践的深入,再把自动化评分、SME审查与成本控制机制结合起来,便能把评估驱动开发真正变成日常的工程能力。 。
