编程高级
上线前 LLM 评估
在 AI 功能面向用户前，用固定任务集比较模型和提示词，并保留追踪、成本限制和人工发布批准。
搭建时间
4 小时
每周节省
4-10 小时
适合人群
AI 产品团队、开发者、技术型创业者、平台团队
使用工具
OpenRouter、LangSmith、Langfuse、Codex、DeepSeek
快速结论
“上线前 LLM 评估”怎么做？
避免只靠演示选模型；应以真实任务集评估准确性、安全性、延迟、成本和人工纠正负担。 预计搭建时间为4 小时，使用OpenRouter、LangSmith、Langfuse、Codex、DeepSeek，共包含 5 个明确步骤。
发布者：GPTNavi 编辑团队最近实质更新于
内容基于公开产品信息和实用工作流设计方法整理；实际采用前，请向各产品方核实最新价格、功能和政策。
概览
避免只靠演示选模型；应以真实任务集评估准确性、安全性、延迟、成本和人工纠正负担。
适合什么时候使用
AI 客服草稿
文档抽取
内部知识助手
分类流程
你需要的工具
执行步骤
1
建立代表性测试集
收集匿名样本，覆盖常规、模糊、对抗、缺失数据和边缘请求，并写预期结果。
使用工具
LangSmith
预期产出
版本化评估数据集。
2
运行模型对比
用一致接口测试已批准模型，记录质量、延迟、token 用量和失败情况。
使用工具
OpenRouter
预期产出
可比较模型运行结果。
3
追踪真实行为
在受控预发布环境记录提示词、工具调用、延迟、成本和错误。
使用工具
Langfuse
预期产出
追踪和可观测性基线。
4
加固工作流
用编程 Agent 实现输入校验、来源要求、审批门、重试和安全兜底。
使用工具
Codex
预期产出
加固后的功能分支。
5
运行最终挑战样例
用第二模型辅助寻找遗漏风险，最终由人工负责人批准发布。
使用工具
DeepSeek
预期产出
签署的发布清单。
提示词模板
评估标准
请为这个 AI 功能创建评估标准，包含准确性、引用质量、安全、隐私、拒答行为、延迟、成本、纠正负担和升级机制。功能：[粘贴]失败分析
请分析这些 AI 失败案例，按输入质量、提示词设计、检索、工具使用、模型限制、不安全动作和 UX 歧义分组。为每项推荐最小可靠修复和回归测试。运行记录：[粘贴]自动化想法
- 部署前跑回归评估
- 成本或错误率变化时告警
- 把生产纠正样本加入下一轮测试集
常见错误
- 用一次出色演示选模型
- 只评估顺利路径
- 没有人工升级路径就发布