大语言模型系统评估新框架：微观指标构建方法论

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作者 | Denys Linkov 译者 | 马可薇 策划 | Tina 摘要 AI 领域的每个应用场景都有其独到的挑战。在系统承载了生产环境的流量后，开发者就需要开始监控边界场景和特殊案例 系统化视角：将大语言模型看作是系统组件而非独立存在，其性能与可靠性需要完善的可观测体系和防护机制，且要与用户需求和商业目标保持动态对齐 构建能及时反应用户问题的指标告警机制，同时建立指标清理流程以淘汰过时监控项 围绕业务发展方向构建指标体系，既要匹配当前阶段目标，也要整合历史经验教训 不要将事情复杂化。采用渐进式开发模式，先搭建基础指标框架，再完善监控基础设施，最终实现系统成熟度的阶梯式提升 Denys Linkov 在 QCon 旧金山技术大会上发表了题为《构建 LLM 系统评估微观指标的框架设计》的专题演讲。本文整理自该演讲内容，重点探讨 ………………………………