Проще говоря, evals — это тесты для AI. Вы собираете набор типовых вопросов, плохих сценариев и важных кейсов, запускаете систему на этих примерах и измеряете результат: точность, полноту, безопасность, формат ответа, тон, наличие ссылок на источники, отказ от запрещенных действий.
LLM evals нужны не только разработчикам. Они полезны редакторам, владельцам AI-ботов, командам поддержки, маркетингу и бизнесу: без evals сложно понять, действительно ли AI стал лучше, или просто красиво отвечает на нескольких ручных примерах.
Оценка может быть ручной, автоматической или смешанной. Для простых правил подходят детерминированные проверки: JSON валиден, поле заполнено, ссылка есть, запрещенного слова нет. Для сложных критериев используют LLM judge: модель-судья оценивает качество по рубрике. В важных системах это дополняют человеческой выборочной проверкой.
Примеры
- После изменения системного промпта команда запускает 100 тестовых вопросов и сравнивает качество ответов.
- RAG-бот проверяется на вопросах, где ответ должен опираться только на базу знаний.
- AI-агента тестируют на сценариях, где он не должен выполнять рискованное действие без подтверждения.
- Генератор статей оценивают по структуре, простоте объяснения, отсутствию воды и наличию FAQ.
- Support-бот проверяют на тоне, полноте ответа, безопасности и корректной передаче оператору.
Где используется
- Регрессионное тестирование после изменения промпта или модели
- Проверка RAG-систем на точность и опору на источники
- Оценка AI-агентов перед запуском в продакшен
- Сравнение GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и других моделей на своих задачах
- Контроль structured output, JSON-схем и формата ответа
- Проверка безопасности: prompt injection, leakage, запрещенные действия
- Мониторинг качества ответов support-ботов и внутренних ассистентов
Связанные термины
Dataset для evals
Evals
Golden answer
Human-in-the-loop
LLM judge
LLM-as-judge
Observability
Prompt Versioning
Частые вопросы
Чем LLM evals отличаются от обычных тестов?
Обычные тесты часто проверяют точное значение. LLM evals оценивают качество ответа, а оно может быть вариативным: полнота, смысл, тон, безопасность, источники и формат.
С чего начать LLM evals?
Соберите 20–50 реальных задач пользователей, добавьте ожидаемый результат, критические ошибки и критерии оценки. Затем запускайте этот набор после каждого важного изменения.
Всегда ли нужен LLM-as-judge?
Нет. Если можно проверить правило обычным кодом, лучше делать детерминированную проверку. LLM-as-judge полезен для сложных критериев: качество объяснения, тон, полнота, релевантность.
Какие метрики использовать?
Зависит от задачи. Часто смотрят pass rate, accuracy, groundedness, hallucination rate, schema validity, refusal correctness, latency, cost и долю ответов, отправленных на ручную проверку.
