评估框架

MLOps 运维机器学习系统；LLMOps 将这些实践扩展到围绕大型语言模型的提示、上下文、检索、提供商、工具、评估和运行时行为。

“自托管代理”可能意味着截然不同的架构。本指南区分了托管式运行框架、自托管执行环境和完全自主运营的代理循环——并说明了团队实际需要哪种控制边界。

当RAG答案出错时，将问题归咎于检索或模型过于笼统。这种诊断方法将来源覆盖、查询构建、检索、排序、上下文组装、生成、证据归因和时效性逐一隔离，从而使实际故障能够被复现并修复。

使用Ollama运行本地模型很简单。但构建一个可用于生产环境的开源大语言模型（Open-LLM）应用则更具挑战性：它需要RAG（检索增强生成）、访问控制、供应商抽象、评估、日志记录、部署规范，以及围绕模型构建受控的应用层。

本指南详细介绍了评估工具（Evaluation Harness），这是一个在企业级LLMOps流程中严格评估大型语言模型（LLM）能力的关键框架。您将学习其设置方法、最佳实践以及高级技巧，以确保模型基准测试与优化的可靠性。