使用 LLM-as-a-judge 评估您的 GenAI 应用程序的技巧和挑战

人工智能正在迅速发展，大型语言模型（LLM）现在已经被各行各业和生产环境所采用。随着这些由 LLM 驱动的应用程序变得更加普遍，我们必须确保它们的输出是准确、可靠和无偏见的。传统的人工评估方法常常不足，因为它们过于耗时且不一致，无法处理现代 LLM 的复杂性和规模。

应对这一挑战的一个有前景的方法是使用 LLM 作为评委来评估它们的输出。通过利用它们广泛的训练数据和上下文理解，LLM 可以提供自动化、可扩展和一致的评估。

2024年4月，UpTrain AI 的联合创始人 Sourabh Agrawal 在由 Zilliz 主办的非结构化数据聚会上发表了演讲，讨论了实施 LLM-as-a-judge 技术的现实困难。他讨论了在工业界和学术界用于使这些评估有效的主要策略，并演示了 UpTrain AI 如何评估 GenAI 应用程序。

LLM 评估 - 为什么重要？

LLM 已经改变了我们生成内容和构建应用程序的方式。然而，尽管它们功能强大，但有时也会产生幻觉性答案，因为它们的预训练知识有限。缓解这个问题的一个流行技术是检索增强生成（RAG），它通过使用向量数据库如 Milvus 和 Zilliz Cloud（托管的 Milvus）提供外部数据作为上下文来增强 LLM。

虽然 RAG 有效地解决了 LLM 的一些不足，但在生产环境中部署这些应用程序以实现实际的商业价值仍然很复杂。它需要将更多技术整合到工作流程中，以实现各种目的，为应用程序增加复杂性，并可能在生成最准确和相关的答案方面带来挑战。因此，我们必须评估 LLM 驱动应用程序的输出，并确保它们是正确的、准确的和高质量的。

评估您的 GenAI 应用程序应使用哪些指标

在评估 LLM 的性能时，重要的是要关注提供对它们能力有价值见解的关键指标。这些指标作为衡量有效性的基准，并指导改进。在聚会上，Sourabh Agrawal 强调了评估 LLM 性能的四个主要指标，并讨论了评估它们的方法。

响应质量：一个好的响应应该直接回答用户的问题，简洁而不包含不必要的信息，并涵盖问题的所有方面。要评估您的 LLM 应用程序的响应质量，您应该检查输出是否与提示相关、简洁且完整。要深入研究，检查您的 LLM 应用程序是否有正确的引用或遵循自定义指令。

上下文感知对于依赖外部数据源的 LLM 应用程序至关重要，也称为检索增强生成（RAG）应用程序。评估 RAG 应用程序时，您应该检查从向量数据库检索的信息是否准确、相关，并且没有幻觉地使用；以及 LLM 是否正确理解并使用检索到的上下文来生成响应。要深入研究这个指标，您还可以检查 RAG 流程中的嵌入模型是否调整得当。

对话质量：LLM 应用程序应该在多轮对话的所有交互中保持连贯性和一致性。这一类别的评估检查用户查询是否得到解决，LLM 是否适当地保留了以前回合的上下文，逻辑响应，并在对话过程中始终围绕主题，以确保流畅自然的对话体验。高级评估方法评估长篇内容（如文章或多轮对话）的连贯性。例如，Sourabh 提到，如果上下文是美国足球，LLM 不应将 "football" 与 "soccer" 混淆。

安全性：安全性评估检查 LLM 是否容易受到越狱或提示注入的影响，这些注入可能会操纵其行为。安全性评估还确保模型的输出是适当的，系统没有被滥用。

使用 LLM 作为评委评估您的 GenAI 应用程序

今天，有各种评估工具和技术可用于评估您的 GenAI 应用程序的输出，包括人工审查、LLM-as-a-judge 方法、自动化评分系统等。虽然人工审查是可靠的，但它们通常缺乏可扩展性，并且可能由于主观偏见而不一致。另一方面，自动化评分系统提供了一致性，但可能无法捕捉到某些类型内容所需的细微理解。

LLM-as-a-judge 方法使用 LLM 本身或单独的 LLM 作为 "评委"，系统地评估您的 LLM 应用程序输出的相关性、准确性和整体质量。LLM 可以利用它们广泛的训练数据和上下文理解，提供自动化、可扩展、一致的评估。这种方法允许开发人员标准化评估过程，快速识别改进领域，微调他们的模型，并确保高质量性能，同时最小化人为偏见。

在聚会上，Sourabh 讨论了实现 LLM-as-a-judge 评估的两种主要技术，包括基于提示和基于调整的方法。

基于提示的评估

基于提示的评估易于开始，通常利用闭源 LLM API。这种方法要求您使用特定标准提示评委 LLM 进行响应评估。以下是实现基于提示的评估的四种主要方法。

• 基于分数的评估：在基于分数的评估中，评委 LLM 被提示为响应的特定方面（如相关性或完整性）提供 1 到 10 之间的分数。虽然这种方法易于实施，但由于 LLM 的固有偏见，可能会不一致。

• 基于分类的评估：基于分类的评估将评分转化为好、平均或差类别。这种方法通过为每个类别提供明确的标准，减少了可变性并提高了可靠性。

• 成对比较：成对比较向评委 LLM 提供两个响应，并要求它选择更好的一个。这种方法适用于直接比较，但可能会引入位置偏见，其中响应的顺序影响评估。

• 集成技术：集成技术使用多个评委 LLM 或多种评估方法来评估响应。汇总来自不同模型的结果可以减少个别偏见并提高准确性。在集成评估中，多数投票或思维链提示等技术很常见。

基于调整的评估

基于调整的评估利用开源 LLM，如 HuggingFace 的评委，并为特定评估任务微调它们。这种方法允许更大的控制和定制，使其更具成本效益，适合特定用例。通过微调模型作为评估者，开发人员可以确保模型适合他们应用程序的独特要求。

使用 LLM 作为评委的挑战

为 LLM 应用程序构建可靠的评估与开发这些应用程序一样具有挑战性。虽然利用 LLM 作为评委来评估您的应用程序的输出提供了可扩展性和一致性，但它也带来了挑战和复杂性，需要仔细管理。

LLM 评估中的偏见

顺序偏见：LLM 可能受到信息呈现顺序的影响。例如，如果一个响应显示在顶部，另一个显示在底部，模型可能会偏好顶部的那个。这种偏见可能导致不公平的评估。

自我中心偏见：LLM 通常倾向于偏爱它们自己生成的输出。当被要求评判响应时，它们可能会将自己响应的评分高于其他模型的响应。这种自我偏好的处理可能会扭曲结果并降低评估的公平性。

长度偏见：一些模型更喜欢更长、更详细的响应，而其他模型则喜欢简洁的答案。这种偏好可能会影响响应的感知质量，无论其相关性或准确性如何。

一致性问题

确保评估在多次运行中保持一致是主要挑战之一。由于它们固有的可变性，LLM 可能会在不同运行中对同一响应产生不同的分数。

缺乏特定领域的知识

为了提供准确的评估，LLM 需要了解它们正在评估的特定领域，包括该领域的术语、上下文和细微差别。没有这些知识，评估可能会错过响应的关键方面。

LLM 评估必须适应不同的上下文和用户角色。在一个上下文中适当的响应可能在另一个上下文中不合适。根据不同用户群体的具体要求和期望定制评估对于准确评估至关重要。

评估复杂响应

为确保全面准确的评估，将复杂响应分解为更小、更易于管理的组成部分至关重要。这种方法允许对每个部分进行详细评估，增强整体评估过程。然而，它也增加了评估本身的复杂性。

评估多轮对话引入了额外的难度。评委 LLM 必须保留以前交互的上下文，并在整个对话中保持连贯性。解决这一挑战需要复杂的评估技术，有效地管理上下文保留并确保对话流程的无缝性。

安全性和安全性问题

LLM 可能容易受到提示注入和越狱的影响，其中恶意输入操纵模型的行为。检测和减轻这些安全威胁对于安全和可靠的评估至关重要。

评估成本

评估 LLM 输出可能是资源密集型的。在评估成本和准确性需求之间取得平衡是一个重大挑战。

如何应对这些限制？

由于使用 LLM 作为评委来评估您的 LLM 应用程序存在限制，我们如何应对它们？Sourabh 在非结构化数据聚会上分享了他的策略。

客观评估

评估应尽可能客观。这一策略有助于减少偏见，并为评判 LLM 输出提供一致的基础。开发人员可以通过建立明确、可衡量的评估标准来创建一个提供一致和可靠判断的标准基线。

检查简洁性

要评估简洁性，将响应分解为有意义的子部分。每个部分应单独检查，看它是否直接回答用户查询。最终得分然后作为相关部分与总部分的比率计算，确保进行全面和精确的评估。

评分策略

Sourabh 还建议使用带有 "是、否、也许" 选项的评分系统。这种方法比简单的二元选择提供了更清晰、更细致的评估，解决了响应不极端的边缘情况。

成本效益评估

为了管理成本，尽可能多地利用更便宜的 LLM。开发人员可以在不牺牲评估质量的情况下使用较便宜的模型进行初步评估，并为关键或模糊的情况保留高成本模型。

特定领域的微调

针对特定领域微调您的评委 LLM 比使用通用模型更有效。针对特定领域（如法律或医疗）微调模型，确保评估更准确、更符合特定上下文。

使用评估推动改进：生产后

LLM 评估对于识别 LLM 应用程序中的失败案例和盲点非常重要，尤其是一旦它们投入生产。Sourabh 提供了使用评估推动生产后持续改进的最佳实践。

• 运行关键评估以监控性能，因为评估成本可能会增加。
• 选择失败案例并对它们进行根本原因分析。这种方法帮助您了解为什么某些响应失败以及可以改进什么。
• 确定问题是否与检索、利用、引用或不清晰的用户查询有关。这种详细分析允许有针对性的改进，确保您的 LLM 应用程序随着时间的推移变得更加健壮和可靠。

如何使用 UpTrain AI 评估您的 LLM 应用程序

最后，Sourabh 展示了 UpTrain AI，这是一个用于评估 LLM 应用程序的开源框架。开发人员可以使用 pip 安装 UpTrain，并使用 OpenAI 或 Hugging Face 的 API 密钥定义评估模型。

使用 UpTrain AI 的评估过程包括定义包含问题、上下文和响应的数据集，然后运行准确性、完整性、简洁性和对话质量的评估。UpTrain 提供分数和解释，将长响应分解为子部分，并评估每个部分以更客观地衡量简洁性。

UpTrain 仪表板记录了所有数据，使模型和提示的比较和性能监控成为可能。它有助于识别失败案例并分析根本原因，以确定检索、利用或引用问题。

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UpTrain 仪表板的界面

要了解更多关于 UpTrain 的信息，您可以访问其 GitHub 项目。您还可以在 YouTube 上观看 Sourabh 的演讲回放，并按照他在非结构化数据聚会上演示的逐步方法进行操作。

结论

开发可靠有效的 LLM 应用程序并不容易，并且伴随着许多挑战，包括偏见、一致性和缺乏特定领域的知识。针对特定任务微调您的 LLM 或利用像 Milvus 这样的向量数据库为 LLM 提供外部知识，是解决这些问题的流行方法。

然而，使用有效的评估技术和工具来确保 LLM 输出的准确性和意义，并根据评估结果完善 LLM 应用程序也至关重要。LLM-as-a-judge 方法是一种可以扮演这一角色的流行技术，提供了可扩展性和一致性。像 UpTrain AI 这样的工具和许多其他框架，如 TruLens，在增强 LLM 评估中也发挥着至关重要的作用，使过程更加高效和可靠。

注：本文为AI翻译，查看原文