隨著AIware開發導入各種生成式AI、LLM應用，傳統軟體工程的需求文件、規格定義與人工測試，已無法滿足智能產品高速疊代與複雜品質驗證所需。新一代的「評估機制（Eval）」正逐步取代舊方法，成為AI產品閉環優化的關鍵工具。本章將全面闡述Eval的理論基礎、實際應用流程、量化指標構建、以及如何藉由Eval驅動AI產品的不斷演進。
Eval即「量化評估機制」，在當代AIware開發中，其定位已不只是軟體驗收、測試單元的補充，更是驅動AI產品閉環優化、全流程數據驅動的核心。其基本精神如下：
• 由人本需求規格轉向量化指標主導：放棄長篇失真的需求文件，改以明確數據目標作為規則指標（如模型精度、回應速度、使用者滿意度等）。
• 貫穿產品全生命週期：從設計、開發、測試到上線後的監控與疊代，Eval指標持續監控性能，及時回饋至開發與自動化調參。
• 決策自動化：研發人員不再以個人主觀驗證為唯一依據，Eval以數據自動導引模型選型、Prompt優化、產品功能調整或回退機制。
1. 解構傳統需求文件的侷限
傳統需求文件易流於主觀、冗長且難以精確對應AI模型輸出，阻礙溝通與疊代。Eval規範將功能需求明確拆解為可度量的數據指標與測試情境，利於AI與人類協作共用語言完成目標。
2. 閉環優化與疊代
Eval驅動的流程促成「自動驗證—自動優化—持續提升」閉環。產品每次功能調整、Prompt更新、模型升級，皆可自動觸發測試，評估新版本是否明顯優於舊版本，並可自動啟用A/B測試、灰度發布或緊急回退。
3. 推動LLMOps與數據飛輪
現代AI開發（如LLMOps）下，Eval不僅針對離線資料集測試，更能與生產系統資料串接，即時回收用戶輸入、行為紀錄、回饋機制形成數據飛輪，驅動AI持續疊代優化。
1. 建立評估資料集（Dataset）
• 採用現實用戶行為數據或模擬資料，涵蓋最常見且關鍵的任務情境。
• 支援人工與自動數據生成並存，初期由領域專家人工建立指標，後期逐步擴大由AI自動收集與歸檔。
2. 設計量化指標（Metric Definition）
• 依據任務性質定義明確客觀的量化維度，如正確率、覆蓋率、召回率、信心度、完成度、用戶滿意度等。
• 複雜AI應用（如多代理系統、RAG等）需兼顧多重維度：協作互動、產出穩健性、邏輯一致性等。
3. 自動生成與執行評測流程
• 發展自動化測評腳本，能快速批量評估各版本模型定義下的功能與品質。
• 結合CI/CD流程，Eval結果自動判斷是否通過品質門檻。
4. 判斷與優化決策
• AI介入下，系統依Eval結果自動推薦更優Prompt、調參方案乃至模型替換路徑。
• 支援多版本併行比較；如生產環境A/B測試，實現體系性疊代。
5. Eval在平台與協作流程中的集成
• 以Perplexity.ai為例，Eval被平台化，便於跨團隊、跨角色共同定義、歸檔、追蹤Eval流程與歷史結果，支援用戶自定義評測任務、共享測資與指標模板，加速知識管理精細化。
• Prompt優化與模型回歸：主流LLM產品於每次Prompt調整、模型升級後，自動比對品質指標，防止性能衰退。
• 智能客服/多代理決策：量化評分多代理間協作效率、回應品質、錯誤率，支援需求演化即時追蹤。
• 自動生成內容審查：文章、自動文本、圖像輸出可自動進行多維度打分（事實性、風格、語氣、適合度），替代人工初審。
• AI評分與人機協作閉環：將Eval結果回饋至系統、用戶、開發者，作為重新訓練、監控、調參與回歸測試核心依據。
• 自動評分器的偏誤與信賴度：現有Eval機制初期容易受訓練資料偏見影響，須建立人機混合校驗、基準數據集及定期校正流程。
• 多模態應用的評測困難：AI生成的圖文、音訊、複合任務需專屬的指標設計與範例庫，持續推動標準化建置。
• A/B測試與即時決策平衡：規模化Eval指標須與生產效能、成本相平衡，避免過度評測造成開發瓶頸。
• 評估機制將持續深入產品全生命週期，無論是AI產品還是平台開發，本地與雲端Eval自動化形成基礎建設。
• Eval將搭配監控、Trace與Explainable AI等多維度品質保障工具，為AI的可解釋性與信賴度設下新標準。
• 團隊協作、需求定義、疊代推進均以Eval為核心驅動，由傳統「人本規格」全面轉向「數據驅動閉環」的工程文化。
評估機制（Eval）代表著AIware開發的新範式，不僅重構需求溝通、功能測試與品質驗證，更實現了AI產品閉環優化與持續進化。唯有善用Eval思維，結合平台化落地，才能真正釋放AI開發的潛力，引領軟體產業向更高層次的智能創新邁進。
iThome鐵人賽
看影片追技術