由于大型语言模型（LLM）应用的非确定性，测试它们需要不同于传统软件的方法。一种推荐的策略是创建大约 50 个真实世界输入的集合，每个输入都配有预期的行为而不是精确的输出。这些测试的很大一部分可以通过标准代码进行自动化，以检查诸如有效 JSON 或遵循特定格式之类的问题，而 LLM 裁判则用于更细致的评估。通过将 LLM 裁判的分数与人工标记数据进行比较来校准这些裁判至关重要，以确保其可靠性，并将这些评估集集成到持续集成管道中，以便在回归问题到达用户之前捕获它们。 AI
影响 为确保生产环境中 LLM 驱动应用的可靠性和质量提供了一个实用的框架。
排序理由 该条目描述了用于测试 LLM 应用的工具和方法，而不是新的模型发布或核心研究。
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