在人工智能（AI）驱动的浪潮中，模型迭代已成为常态。然而，对于评估（evals），我们是否也能采取同样的迭代方法呢？本文旨在探讨如何通过迭代评估，更高效地提升GenAI应用项目的质量，避免因评估滞后而错失优化良机。
评估的常见误区：追求“一步到位”
许多GenAI项目在构建初期，往往忽视了自动化评估的重要性，而是依赖人工进行输出结果的审查和判断。这种做法的根本原因在于，评估体系的构建被视为一项巨大的前期投入，需要大量样本数据、精心设计的指标以及严格的验证流程。然而，这种“一步到位”的思路往往导致项目初期评估工作的滞后，错失了快速迭代和优化的机会。
迭代评估的优势：快速、灵活、可演进
与“一步到位”的思路不同，迭代评估强调的是快速启动、逐步完善。这意味着，我们可以从一个简单的、甚至是粗糙的评估体系开始，例如，只包含少量样本和未经优化的指标。通过不断地迭代和改进，逐步将评估的重心从人工转向自动化，从而提高效率和降低成本。
构建迭代评估体系的步骤
- 从小处着手：
- 精简评估集： 无需一开始就构建庞大的评估数据集。从少量关键示例入手，例如5个，并随着项目进展逐步增加或调整样本。剔除过于简单或过于困难，对区分系统性能帮助不大的示例。
- 聚焦关键维度： 优先评估系统性能中最重要的几个维度。例如，在客户服务聊天机器人中，如果首要任务是API调用，那么可以先关注API调用的准确性，而暂时忽略回复消息的质量。
- 利用相关线索： 有时，我们可以通过测量与系统性能相关的线索来间接评估其性能。例如，如果聊天机器人应该推荐特定产品，那么可以先评估它是否提到了该产品，而无需立即评估其推荐理由是否充分。
- 并行迭代：
- 系统迭代： 基于自动化评估和人工判断的结果，不断优化AI系统，使其性能逐步提升。
- 评估迭代： 不断改进评估体系，使其结果与人工判断更加一致。这包括调整评估指标、优化评估流程以及增加或调整评估样本。
- 持续优化：
- 误差分析： 定期分析评估结果与人工判断之间的差异，找出评估体系的不足之处，并进行相应的调整。
评估体系成功的关键标准
一个成功的评估体系应该能够准确地反映系统的性能优劣。具体来说，它应该满足以下两个标准：
- 区分优劣： 如果系统A的性能明显优于系统B（由人工判断），那么评估体系应该给系统A更高的评分。
- 识别等同： 如果系统A和系统B的性能相近，那么评估体系应该给它们相似的评分。
当评估结果与上述标准不符时，就表明评估体系存在“误差”，需要进行调整和优化。这种思路与机器学习中的误差分析类似，只不过我们关注的是评估体系的误差，而不是机器学习算法的误差。
案例分析：客户服务聊天机器人的迭代评估
假设我们正在构建一个客户服务聊天机器人，其主要功能是回答用户的问题并解决他们的问题。以下是一个迭代评估的示例：
第一阶段：
- 评估集： 包含5个常见问题及其正确答案。
- 评估指标： 准确率（即聊天机器人给出的答案与正确答案是否一致）。
- 人工判断： 人工审核聊天机器人的回答，判断其是否正确、完整和有帮助。
第二阶段：
- 评估集： 增加到20个问题，包括一些更复杂或更不常见的问题。
- 评估指标： 增加召回率（即聊天机器人是否能够找到所有相关信息）和F1值（准确率和召回率的调和平均值）。
- 人工判断： 除了判断答案的正确性外，还评估聊天机器人的语气、表达方式以及解决问题的能力。
第三阶段：
- 评估集： 增加到100个问题，包括一些用户实际提出的问题。
- 评估指标： 增加用户满意度调查（即用户对聊天机器人回答的满意程度）。
- 人工判断： 除了评估聊天机器人的回答外，还评估其对话流程、问题解决效率以及用户体验。
通过不断地迭代和改进，我们可以逐步构建一个更加全面、准确和可靠的评估体系，从而更好地评估和优化客户服务聊天机器人的性能。
结论：拥抱迭代，加速GenAI应用落地
在GenAI应用开发中，尽早引入评估机制至关重要。不必追求一开始就构建完美的评估体系，而是应该拥抱迭代的理念，从小处着手，逐步完善。通过并行迭代系统和评估体系，我们可以更快地发现问题、解决问题，并最终构建出高质量的GenAI应用。
总之，与其将评估视为一项巨大的前期投入，不如将其视为一个持续改进的过程。通过迭代评估，我们可以更高效地提升GenAI应用项目的质量，并加速其落地应用。正如Andrew Ng所说，我们已经习惯了迭代地构建AI系统，现在，让我们也以同样的方式构建评估体系吧！
评估指标的量化与细化
在迭代评估的过程中，将评估指标进行量化和细化至关重要。量化指标能够提供客观、可比的数据，帮助我们更好地了解系统的性能表现。以下是一些常用的量化指标：
- 准确率（Accuracy）： 衡量系统输出结果与正确答案之间的匹配程度。例如，在文本分类任务中，准确率是指系统正确分类的样本数量占总样本数量的比例。
- 召回率（Recall）： 衡量系统能够找到所有相关信息的能力。例如，在信息检索任务中，召回率是指系统检索到的相关文档数量占所有相关文档数量的比例。
- 精确率（Precision）： 衡量系统输出结果的准确性。例如，在信息检索任务中，精确率是指系统检索到的相关文档数量占系统检索到的所有文档数量的比例。
- F1值（F1-score）： 准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了准确率和召回率的影响。
- BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）： 用于评估机器翻译质量的指标，衡量机器翻译结果与人工翻译结果之间的相似度。
- ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）： 用于评估文本摘要质量的指标，衡量机器摘要结果与人工摘要结果之间的相似度。
除了上述通用指标外，我们还可以根据具体的应用场景，设计一些定制化的量化指标。例如，在客户服务聊天机器人中，我们可以使用以下指标：
- 问题解决率： 衡量聊天机器人能够成功解决用户问题的比例。
- 对话轮数： 衡量聊天机器人解决用户问题所需的平均对话轮数。
- 用户满意度： 衡量用户对聊天机器人服务的满意程度。
通过量化评估指标，我们可以更加客观地了解系统的性能表现，并根据数据进行有针对性的优化。
评估工具的选择与应用
在构建迭代评估体系的过程中，选择合适的评估工具至关重要。以下是一些常用的评估工具：
- 人工评估工具： 例如Amazon Mechanical Turk、Figure Eight等，可以用于进行大规模的人工评估。
- 自动化评估工具： 例如pytest、unittest等，可以用于编写自动化测试用例，进行自动化评估。
- LLM评估工具： 例如 OpenAI Evals、Ragas 等，利用大型语言模型进行评估，可以用于评估生成式AI模型的性能。
在选择评估工具时，我们需要考虑以下因素：
- 评估任务的类型： 不同的评估任务需要不同的评估工具。例如，对于需要人工判断的任务，我们需要选择人工评估工具；对于可以自动化执行的任务，我们可以选择自动化评估工具。
- 评估的规模： 评估的规模越大，对评估工具的性能要求越高。例如，对于大规模的人工评估，我们需要选择能够支持大量并发任务的评估工具。
- 评估的成本： 不同的评估工具的成本不同。我们需要根据自己的预算，选择合适的评估工具。
通过选择合适的评估工具，我们可以更加高效地构建和执行评估体系，并获得更加准确的评估结果。
评估结果的可视化与分析
评估结果的可视化和分析是迭代评估过程中不可或缺的环节。通过可视化评估结果，我们可以更加直观地了解系统的性能表现，并发现潜在的问题。以下是一些常用的可视化方法：
- 折线图： 用于展示系统性能随时间变化的趋势。
- 柱状图： 用于比较不同系统或不同版本的性能。
- 散点图： 用于展示不同指标之间的关系。
- 热力图： 用于展示评估结果的分布情况。
除了可视化外，我们还需要对评估结果进行深入的分析。以下是一些常用的分析方法：
- 统计分析： 例如计算平均值、标准差、置信区间等，用于了解系统性能的整体情况。
- 误差分析： 用于找出系统出错的常见原因，并进行针对性的改进。
- 回归分析： 用于分析不同指标之间的关系，并预测系统性能的变化趋势。
通过可视化和分析评估结果，我们可以更加深入地了解系统的性能表现，并为系统的优化提供有力的支持。
安全与伦理的考量
在构建和使用评估体系时，我们需要充分考虑安全与伦理因素。以下是一些需要注意的问题：
- 数据安全： 确保评估数据的安全，防止数据泄露或滥用。
- 隐私保护： 尊重用户隐私，避免收集或使用敏感信息。
- 公平性： 确保评估体系对所有用户都是公平的，避免歧视或偏见。
- 透明性： 公开评估体系的设计和使用方法，接受公众的监督。
- 可解释性： 努力提高评估结果的可解释性，使用户能够理解评估结果的含义。
通过充分考虑安全与伦理因素，我们可以构建更加负责任和可持续的评估体系，从而更好地服务于人类社会。
总之，迭代评估是一种高效、灵活和可演进的评估方法，可以帮助我们更好地提升GenAI应用项目的质量。通过从小处着手、并行迭代、持续优化，并充分考虑安全与伦理因素，我们可以构建出高质量的评估体系，加速GenAI应用的落地应用。
