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LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）

LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）
随着大语言模型应用从简单的文本生成，发展到复杂的多轮对话机器人、检索增强生成（RAG）系统乃至智能体（Agent），我们应如何科学、有效地评估它们的性能，确保其稳定可靠？ 我们今天为大家带来的文章，作者的观点是，对现代 LLM 应用的评估，必须超越传统的 NLP 评估指标，转向一个分场景、系统化的评估体系，综合运用新兴的评价指标与自动化框架，从而全面地衡量系统的综合表现。 作者系统梳理了从传统 NLP 评估指标（如 BLEU、ROUGE）到现代 LLM 基准测试（如 MMLU）的演进，并重点阐释了“LLM-as-a-judge”这一新兴评估范式。
10/27/2025 1:50:00 AM
Baihai IDP
OpenAI Evals 新增原生音频评估功能，简化语音模型测试

OpenAI Evals 新增原生音频评估功能，简化语音模型测试
OpenAI 正在进一步拓展其 Evals 工具的功能，为开发者带来了原生音频输入和音频评分支持。 这项更新意味着，现在可以直接评估模型的音频响应，而无需先进行文本转录。 这一新功能极大地简化了语音识别和语音生成模型的评估流程。
9/16/2025 10:06:30 AM
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OpenAI Evals新增原生音频输入和评估功能

OpenAI Evals新增原生音频输入和评估功能
近日，OpenAI 的 Evals 工具迎来了令人振奋的重大更新，新增了原生音频输入和评估功能。 这一创新意味着开发者们在测试和优化语音识别与生成模型时，可以直接使用音频文件进行评估，而无需经过繁琐的文本转录过程。 这一变化极大地简化了评估流程，使得音频应用的开发变得更加高效。
9/16/2025 10:06:11 AM
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