LLM评估是指在人工智能系统中评估和改进语言和语言模型的过程。在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）及相关领域，LLM评估具有至高无上的地位。通过评估语言生成和理解模型，LLM评估有助于细化人工智能驱动的语言相关任务和应用程序，确保在语言发挥关键作用的各种场景中增强准确性和适应性。

LLM大模型CI Devops与传统软件的不同之处     

    随着大模型的版本升级和应用的持续，对大模型的评估也绝非一次性，而是需要多次迭代的过程。建立一个有效的、可持续的评估过程非常重要。如今，许多大模型服务通过LLMOps实现了CI、CE、CD（持续集成、持续评估、持续部署），大大提高了大模型的可用性。

评测框架

为评估大模型在不同应用程序中的质量，可以借鉴一些有效的项目。下面列举了一些受到广泛认可框架，如：Microsoft Azure AI Studio中的Prompt Flow、结合LangChain的Weights Biases、LangChain的LangSmith、Confidence-ai的DeepEval、TruEra等等。

1）Azure AI Studio(Microsoft)

Azure AI Studio是一个用于构建、评估和部署AGI以及自定义Copilots的一体化AI平台。

 

 

自行索取资料：

Azure AI Studio

Evaluation of generative AI applications with Azure AI Studio - Azure AI Studio | Microsoft Learn

2）Prompt Flow (Microsoft)

Prompt Flow是一套用于简化基于LLM的人工智能应用的开发工具，缩短端到端的开发周期，支持从构思、原型设计、测试和评估到生产、部署和监控的一体化开发流程。它还提供了一个VS Code扩展，基于UI的交互式流程设计器。

 

自行索取资料：

GitHub - microsoft/promptflow: Build high-quality LLM apps - from prototyping, testing to production deployment and monitoring.

Quick start — Prompt flow documentation (microsoft.github.io)

3）Weights & Biases(Weights & Biases)

这是一个机器学习平台，用于快速跟踪实验、对数据集进行版本和迭代、评估模型性能、复制模型、可视化结果和发现回归，并与同事共享成果。

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W&B Docs | Weights & Biases Documentation (wandb.ai)

https://docs.wandb.ai/tutorials

https://learn.deeplearning.ai/evaluating-debugging-generative-ai

https://docs.wandb.ai/tutorials

4）LangSmith (LangChain)

可以帮助用户跟踪和评估大语言模型的应用和AI Agent，以帮助用户实现从大模型的原型到生产环境。

自行索取资料：

LangSmith

Files within /evaluation/

5）TruLens (TruEra)

TruLens提供了一套用于开发和监控神经网络（包括LLM）的工具。可以使用TruLens-Eval评估LLM和基于LLM的应用程序，以及使用TruLens-Explain的深度学习可解释性。

自行索取资料：

GitHub - truera/trulens: Evaluation and Tracking for LLM Experiments

https://www.trulens.org/trulens_eval/getting_started/

https://learn.deeplearning.ai/building-evaluating-advanced-rag

6）Vertex AI Studio (Google)

Vertex AI Studio可以用于评估通用大模型和优化后的生成式AI模型的性能。它使用一组指标对您提供的评估数据集对模型进行评估。

自行索取资料：

https://cloud.google.com/vertex-ai?hl=zh

https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/models/evaluate-models?hl=zh-cn

7）Amazon Bedrock

Amazon Bedrock支持用于大模型的评估。模型评估作业的执行结果可以用于对比选型，帮助选择最适合下游生成式AI模型。模型评估作业支持大型语言模型（LLM）的常见功能，例如：文本生成、文本分类、问答和文本摘要等。

自行索取资料：

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html

https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html

8）DeepEval (Confident AI)

这是一个用于评估LLM的开源框架。它类似于Pytest，但专门用于单元测试LLM输出。DeepEval结合了最新的研究，根据G-Eval，幻象，答案相关性，RAGAS等指标评估LLM输出，它使用LLM和其他各种NLP模型，在您的机器上本地运行以进行评估。无论您的应用程序是通过RAG或微调，LangChain或LlamaIndex实现的，DeepEval都可以覆盖您。有了它，你可以轻松地确定最佳超参数，以改善你的RAG管道，防止即时漂移，甚至可以放心地从OpenAI过渡到托管你自己的Llama2。

自行索取资料：

https://github.com/confident-ai/deepeval

https://github.com/confident-ai/deepeval/tree/main/examples

9）Parea AI

Parea可以帮助AI工程师构建可靠的、可落地的LLM应用程序。Parea提供了用于调试、测试、评估和监控基于LLM的应用程序。

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https://docs.parea.ai/evaluation/overview

https://docs.parea.ai/blog/eval-metrics-for-llm-apps-in-prod

10）test-suite-sql-eval

test-suite-sql-eval是一个开源的基于精简测试集的Text-to-SQL语义评估框架。项目包含11个文本到SQL任务的测试套件评估指标。与现有的其他度量方法相比，该方法能够有效地计算语义准确度的上界。在我们的EMNLP 2020论文中提出了这一点：使用蒸馏测试套件对文本到SQL进行语义评估。

自行索取资料：

https://github.com/taoyds/test-suite-sql-eval

11）RAGAs

Ragas是一个可帮助评估检索增强生成（RAG）的框架。RAG表示一类使用外部数据来增强LLM上下文的LLM应用程序。现有的工具和框架可以帮助您构建这些管道，但评估它并量化管道性能可能很困难。这就是Ragas（RAG评估）的用武之地。

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https://github.com/explodinggradients/ragas

12）ARES

这是一个检索增强生成（RAG）系统的自动评估框架。

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https://github.com/stanford-fut