使用 monday Service 与 LangSmith 构建代码优先的 LLM 评估策略

从原型开发转向生产环境，对于大语言模型 (LLM) 应用来说，往往充满了不确定性。对于像 monday Service 这样对准确性和可靠性要求极高的客户服务工具，“凭感觉测试 (Vibe Check)”——即手动输入几个提示词并观察结果——是远远不够的。为了解决这一痛点，monday.com 的工程团队从项目初期就采用了一种“代码优先 (Code-First)”的评估策略，并充分利用了 LangSmith 的强大功能以及 n1n.ai 提供的极速 API 后端。

从手动测试到系统化评估的转变

在传统的软件工程中，单元测试是确定性的。对于给定的输入，你确切地知道输出应该是什么。然而在 LLM 的世界里，输出是概率性的且非结构化的。这使得测试变得异常困难。monday Service 意识到，要构建世界级的 AI 服务代理，必须将评估视为代码库中的“一等公民”。

代码优先的评估策略意味着在代码中定义指标、数据集和评估器，而不是仅仅通过图形界面操作。这样做的好处包括版本控制、CI/CD 流程自动化以及实验的可重复性。通过将 n1n.ai 作为其主要的 API 网关，团队确保了在大规模评估运行期间，延迟保持在最低水平，从而实现了更快的迭代周期。

monday Service 评估框架的核心组件

1. 链路追踪与可观测性 (Tracing & Observability)

在进行评估之前，你必须先能“看见”过程。LangSmith 提供了深层的链路追踪能力，允许开发者查看链条中的每一个步骤，从初始提示词到最终输出，包括中间的 RAG（检索增强生成）步骤。这种可见性对于识别模型何时产生幻觉或检索过程何时失效至关重要。

2. 数据集策展 (Dataset Curation)

评估的效果取决于数据的质量。团队专注于构建“黄金数据集 (Golden Datasets)”——这是一组经过人工校准的输入和预期输出（标准答案），代表了最常见和最关键的用户交互。这些数据集在 LangSmith 中进行存储和版本管理，使得团队在每次更新模型或提示逻辑时都能运行回归测试。

3. 自定义评估器 (Custom Evaluators)

monday Service 结合使用了多种评估方法：

• 确定性评估器：检查特定关键词的存在、有效的 JSON 格式或正则匹配。
• LLM 作为裁判 (LLM-as-a-Judge)：使用性能更强的模型（如 GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet）根据礼貌程度、准确性和相关性等标准，为较小、较快模型的输出打分。

实现指南：构建你自己的评估流水线

要实施类似的策略，你需要一个健壮的基础设施。以下是一个简化的工作流，展示了如何使用 Python 和 LangSmith 构建代码优先的评估，并由 n1n.ai 提供动力支持。

from langsmith import Client
from langchain.smith import RunEvalConfig, run_on_dataset
# 配置环境以使用 n1n.ai 获取高速 API 访问
import os
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.n1n.ai/v1"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_N1N_API_KEY"

client = Client()

# 1. 定义评估标准
eval_config = RunEvalConfig(
    evaluators=[
        "qa", # 基于标准答案的正确性
        "context_qa", # 基于检索上下文的正确性
        "cot_qa" # 思维链推理检查
    ],
    prediction_key="output"
)

# 2. 运行评估
results = run_on_dataset(
    dataset_name="customer-service-v1-zh",
    llm_or_chain_factory=my_service_chain,
    evaluation=eval_config,
    project_name="eval-run-2025-05-01"
)

评估策略对比表

为什么评估中的吞吐量至关重要？

当针对数千个测试用例运行评估时，LLM 供应商的吞吐量将成为瓶颈。如果你的评估套件需要 2 小时才能运行完，开发者就会倾向于跳过它。通过利用 n1n.ai，团队可以跨多个高性能模型并行化请求，将评估时间从数小时缩短至数分钟。这种速度正是实现“评估驱动开发 (Eval-Driven Development)”的关键，即在对提示词或 RAG 参数进行任何微小更改后，都能立即运行评估。

高级指标：超越简单的准确率

monday Service 不仅仅关注答案是否“正确”，他们还关注：

• 忠实度 (Faithfulness)：答案是否仅使用了检索文档中提供的信息？
• 答案相关性 (Answer Relevance)：答案是否真正解决了用户的具体查询？
• 延迟 < 2s：响应速度是否足够快，以满足实时聊天界面的需求？

通过量化这些指标，团队可以做出数据驱动的决策。例如，如果一个新的提示词模板提高了 2% 的准确率，但增加了 500ms 的延迟，对于服务代理来说，他们可能会认为这种权衡是不值得的。

行业 Pro Tips：如何优化评估成本

在大规模运行 LLM-as-a-Judge 时，成本可能会迅速攀升。为了优化成本，monday Service 建议：

1. 抽样评估：在开发阶段，仅对数据集的 10% 进行评估，仅在发布前运行全量评估。
2. 混合模型策略：使用 n1n.ai 接入像 DeepSeek-V3 这样性价比极高的模型作为初级评估器，仅对争议结果使用 GPT-4o 进行仲裁。
3. 缓存结果：对于相同的输入和模型版本，缓存评估结果以避免重复计算。

总结

构建代码优先的评估策略不仅仅是为了捕捉 Bug，更是为了建立创新的信心。monday Service 的实践证明，通过结合 LangSmith 和像 n1n.ai 这样可靠的 API 聚合器，企业可以在不牺牲质量的前提下扩展其 AI 业务。随着 LLM 领域的持续演进，拥有一个健壮的评估框架将确保你能够从容地切换模型并优化性能，告别盲目猜测。

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