先建评测集

从近三个月工单里抽三十到五十条任务,覆盖主路径、常见异常与不可答情形,每条标注期望结果与验收人。为什么不能只用演示题:演示题经过挑选,无法暴露边界。评测集要冻结版本,后续回归沿用同一批。

课堂现场:成排学员面向讲台
成排就座:课堂听讲自有素材

阈值先定后测

开跑之前写下通过条件,例如任务完成率、人工接管率上限、单任务时延与调用成本。怎么定:参考当前人工基线与业务容忍度,而不是某家平台的演示数据。阈值事后调整,等于没有验证,评审时也解释不清。

同批同环境

两个平台用同一批样本、同一份工具清单、同一套权限,在同一周内跑完。环境不一致时,差异会被网络、账号与数据版本掩盖。边界是涉及生产写操作的场景,应在隔离环境用影子数据验证,不直接动真实单据。

失败分类再决

把失败分成工具调用错误、理解偏差、流程缺失、权限不足四类,统计各自占比。怎么用:工具类失败可靠改造解决,流程缺失要回到需求,理解偏差则说明任务不适合当前的模型与提示词设计,勉强上线只会增加接管。

适用与不适用

适合谁

  • 已有一到两家候选、准备做验证的企业
  • 需要向管理层提交选型依据的项目负责人

不适合谁

  • 还没有真实任务样本、只能做演示比较的团队
  • 已签约、只想补一份验证材料的项目

典型场景

某制造企业的设备报修派单场景进入验证。信息化部门从工单系统抽取四十条任务冻结成评测集,先定完成率与接管率阈值,再让两家平台在同一周内跑同一批样本;业务负责人逐条复核失败原因,最后按决策门选择其中一家进入试点。

可执行步骤

  1. 从近三个月工单抽取三十到五十条任务,覆盖主路径、常见异常与不可答情形
  2. 为每条任务标注期望结果、可接受的处理方式与验收人,冻结版本后不再改题
  3. 开跑前书面写下通过阈值、一票否决项与决策门规则,由业务与技术双方签字
  4. 要求候选平台在同一周内跑同一批样本,逐条记录失败类型、接管次数与耗时
  5. 按决策门给出结论:通过、有条件通过或终止,并写明条件、复核时间与责任人
选型与对比类目结构示意图
类目示意图:选型与对比通用流程示意 · 上岸智源

常见坑

  • 阈值在看完结果后才调整,验证变成给已选方案补证据,评审会上无法解释取舍依据,也说不清为什么不选另一家。
  • 样本由供应商挑选,全是整理干净的演示数据,真实工单一上手就大面积失败,验证结论无法向上汇报。
  • 只统计成功案例、不记录失败类型,决策时说不清问题是能靠改造解决还是要换方案,评审只能凭印象投票。
  • 验证环境与生产不一致,账号权限、网络与数据版本都不同,结果无法外推,上线后指标容易回落,返工又要重测。
桌面上的笔记本电脑与方案界面
方案桌面:规划与汇报自有素材

自检与验收清单

  • 评测集是否覆盖主路径、常见异常与不可答情形,形成书面记录
  • 通过阈值与一票否决项是否在开跑前书面确认,并由双方签字
  • 各候选平台是否使用同一批样本、同一套工具与权限
  • 失败分类统计与决策门结论是否留档,可供事后复核

常见问题

验证要做多久?

单场景两到四周比较常见。任务涉及多个系统联动或需要写操作时,建议延长到六周,并加入故障与超时演练。时间不足时宁可以减少样本量,也不要减少样本的真实性,避免验证拖成长期试点。

只有一家候选还需要验证吗?

需要,但目的不同:不是比较,而是确认它能否达到阈值。此时更应把否决项写清楚,例如权限不足或无法接管就终止,避免因为已投入时间而勉强上线,也便于向管理层交代,交接时也有据可查。

评测集要不要定期更新?

要。业务规则、系统接口与模型版本变化后,旧题集会逐渐失真。建议每季度补充新的异常样本,保留旧样本做回归对比,更新记录与评分标准一并留档,便于审计、复盘与跨期对比。

参考来源

  1. 中国信通院发布《大模型落地路线图研究报告(2024年)》 中国信息通信研究院(上海证券报转载) · 2024
  2. AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) 美国国家标准与技术研究院(NIST) · 2023
  3. GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会 · 2022