本文介绍了一种构建大型语言模型（LLM）功能评估工具的实用方法，强调了在优化提示词前创建测试用例的重要性。作者建议开发一个包含真实世界示例、错误报告和边缘案例的“黄金数据集”，以系统地评估 LLM 的输出。所提出的工具使用 JSONL 文件作为测试用例，并包含两种类型的检查：针对结构化输出的精确程序化检查，以及基于注释的定性检查，用于自由文本响应，旨在确保可靠性并防止意外故障。 AI
影响 通过实现系统化的测试和验证，这种方法可以提高 LLM 功能的可靠性和鲁棒性。
排序理由 文章描述了一种构建 LLM 功能评估工具的方法，这是一种用于软件开发的工具或技术。
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