在人工智能（AI）驱动的时代，模型迭代已成为常态。然而，与模型开发的快速迭代相比，模型评估（evals）的迭代速度往往滞后，导致项目进展受阻。本文旨在探讨如何像迭代模型一样迭代评估，通过小步快跑的方式，逐步构建完善的自动化评估体系，从而加速GenAI应用的开发和部署。
自动化评估的必要性
在GenAI应用项目中，对系统输出进行评估是至关重要的环节。传统的评估方式依赖人工审核，不仅耗时耗力，而且难以保证评估的一致性和客观性。尤其是在客户服务聊天机器人等场景中，由于答案的多样性，人工评估的难度进一步增加。因此，构建自动化评估体系成为提升效率、保证质量的必然选择。
评估迭代的策略
许多团队将构建评估体系视为一项巨大的投资，需要投入大量的时间和资源。然而，这种观念阻碍了评估体系的快速建立。实际上，我们可以采取迭代的方式，从小处着手，逐步完善评估体系。以下是一些实用的策略：
从小规模开始：
- 初始阶段，只需少量示例（例如5个）即可启动评估。随着项目的进展，逐步增加示例的数量。同时，根据实际情况，删除过于简单或过于困难的示例，确保评估的有效性。
关注关键维度：
- 在评估初期，无需追求面面俱到，只需关注系统性能的关键维度。例如，在客户支持场景中，可以首先关注API调用是否正确，而暂时忽略回复消息的质量。或者，在产品推荐场景中，可以首先关注是否推荐了特定产品，而忽略推荐理由的完整性。
逐步完善指标：
- 初始阶段的评估指标可能不够精确，但只要与整体性能相关，就可以作为迭代的基础。随着对系统理解的深入，逐步优化评估指标，使其更准确地反映系统性能。
双重迭代循环
评估体系的构建是一个持续迭代的过程，与模型迭代并行进行。我们可以将开发过程视为两个相互关联的迭代循环：
系统迭代：
- 通过自动化评估和人工评估相结合的方式，不断优化系统性能。
评估迭代：
- 不断改进评估方法，使其更准确地反映人工评估的结果。
通过这两个迭代循环的协同作用，我们可以逐步构建完善的评估体系，并不断提升系统性能。
评估成功的标准
一个成功的评估体系应具备以下特征：
- 区分能力：如果系统A的性能明显优于系统B，评估体系应给出更高的分数。
- 一致性：如果系统A和系统B的性能相近，评估体系应给出相似的分数。
当评估结果与人工判断不一致时，我们需要对评估体系进行调整，使其更准确地反映系统性能。这种方法与机器学习中的误差分析类似，都是通过分析错误来改进系统。
案例分析
假设我们正在开发一个智能客服机器人，目标是提高客户满意度并降低人工客服的压力。以下是一个迭代评估的案例：
第一阶段：快速原型
- 评估目标：验证机器人是否能够正确识别客户的需求，并提供初步的解决方案。
- 评估方法：
- 构建一个包含20个常见问题的评估集，每个问题都标注了正确的答案。
- 使用简单的关键词匹配算法，判断机器人是否提供了包含关键词的答案。
- 人工审核机器人的回复，判断是否解决了客户的问题。
- 评估指标：
- 关键词匹配准确率：衡量机器人是否能够提供包含关键词的答案。
- 问题解决率：衡量机器人是否能够解决客户的问题。
- 迭代方向：
- 如果关键词匹配准确率较低，需要优化关键词匹配算法，提高机器人的识别能力。
- 如果问题解决率较低，需要增加知识库的覆盖范围，提高机器人的回复质量。
第二阶段：优化与扩展
- 评估目标：提高机器人的回复质量，并扩展其服务范围。
- 评估方法：
- 增加评估集的规模，覆盖更广泛的问题类型。
- 使用更复杂的自然语言处理技术，判断机器人的回复是否流畅、自然。
- 引入用户反馈机制，收集用户对机器人回复的评价。
- 评估指标：
- 回复流畅度：衡量机器人的回复是否流畅、自然。
- 用户满意度：衡量用户对机器人回复的满意程度。
- 迭代方向：
- 如果回复流畅度较低，需要优化自然语言处理模型，提高机器人的表达能力。
- 如果用户满意度较低，需要分析用户反馈，找出机器人的不足之处，并进行改进。
第三阶段：智能化与个性化
- 评估目标：实现机器人的智能化和个性化服务。
- 评估方法：
- 引入情感分析技术，判断用户的情绪，并提供相应的回复。
- 使用机器学习算法，根据用户的历史行为，提供个性化的推荐。
- 构建对抗性评估集，测试机器人在复杂场景下的表现。
- 评估指标：
- 情感识别准确率：衡量机器人是否能够准确识别用户的情绪。
- 推荐点击率：衡量用户是否点击了机器人推荐的产品或服务。
- 迭代方向：
- 如果情感识别准确率较低，需要优化情感分析模型，提高机器人的情感识别能力。
- 如果推荐点击率较低，需要优化推荐算法，提高机器人的推荐效果。
通过以上三个阶段的迭代，我们可以逐步构建一个智能化、个性化的客服机器人，提高客户满意度并降低人工客服的压力。
结论
在AI应用开发中，迭代评估与迭代模型同等重要。通过采取小步快跑的方式，我们可以逐步构建完善的自动化评估体系，加速项目进展。不要害怕从不完善的评估开始，重要的是不断迭代，使其更准确地反映系统性能，并最终服务于业务目标。
