文章指出AI产品开发存在非确定性问题，传统"凭感觉测试"不可靠。作者提出构建自动化评估体系三步法：构建包含高频、困难场景的"黄金数据集"；设计确定性和模糊性评估指标；引入LLM-as-a-Judge作为裁判。PM需维护评估标准并分析Bad Case，形成优化闭环。建立评估体系能帮助AI产品经理在不确定环境中构建职业护城河，使产品迭代有数据支撑。
你有没有过这种经历：你为了修复 Case A，调整了一句 Prompt，结果 Case A 修好了，原本完美的 Case B、C、D 却突然崩了？这种按下葫芦浮起瓢的“打地鼠”游戏，在过去两年的 LLM 产品研发中，简直是我的噩梦。
在传统软件开发里，改一行代码，有单元测试（Unit Test）兜底；但在 AI 开发里，很多人还在靠“Vibe Check”——也就是俗称的“凭感觉测”。随便问几个问题，看着挺像回事，就觉得稳了。
朋友们，这是在裸奔。
今天我想和大家聊点硬核的：如何告别玄学调优，构建一套属于 AI 产品的自动化评估体系。 这不仅是技术问题，更是 AI 产品经理必须建立的认知护城河。
01 为什么“体感测试”会害死人？
做 AI 产品久了，你会发现大模型有一个极其讨厌的特性：非确定性。
以前做 App，你点击按钮 A，它必然跳转页面 B。但在 LLM 里，你输入同样的 Prompt，早上的回答和晚上的回答可能就不一样。
更可怕的是，Prompt 是一个高度耦合的混沌系统。你为了让它在“写周报”场景下更严肃一点，加了一句指令，结果它在“写情书”场景下也变得像个教导主任。
靠人工测试是测不过来的。
我曾经带过一个客服机器人项目，初期我们靠三个实习生每天肉眼看 Log。后来随着 Prompt 版本迭代，回归测试的工作量呈指数级上升。实习生累到离职，而由于每个人对“好回答”的定义不同（主观性太强），导致我们的模型效果在几个版本间反复横跳。
那时我意识到：没有量化，就没有优化。 如果无法用数字衡量你的 Prompt 改动是“变好”还是“变坏”，那你就是在盲人摸象。
02 从 0 到 1：搭建你的评估体系
很多人一听到评估，觉得那是算法工程师的事。大错特错。
定义什么是“好结果”，是产品经理的核心天职。 算法关注的是 Loss 值的下降，而 PM 关注的是用户体验的交付。
构建一个最基础的自动化 Eval 体系，其实只需要三步。
第一步：构建“黄金数据集”
这是所有评估的基石。很多团队做不好评估，是因为手里根本没有“真题集”。
不需要上来就搞几万条数据，那是大厂基建组的事。作为业务 PM，你只需要准备 50-100 条最具代表性的 Case。
这些 Case 应该包含：
- 高频场景： 用户最常问的 20% 的问题。
- 长尾/困难场景： 以前经常出错的、这就逻辑复杂的坑。
- 对抗样本： 用户故意挑衅、涉黄涉政的钓鱼问题。
关键在于标准答案的制定。
对于提取类任务（比如从简历里提取电话号码），标准答案是唯一的。
对于生成类任务（比如写一首诗），标准答案可能是一个“参考范文”，或者是一组“必须包含的要点”。
第二步：设计评估指标
有了题，怎么打分？这里分为两类指标：
- 确定性指标
这部分好做，写代码正则匹配就行。
格式合规率： 要求输出 JSON，它有没有输出 Markdown？
拒识率： 遇到敏感词，是否触发了兜底话术？
包含率： 比如要求必须包含“由于系统维护”这几个字，它漏没漏？
- 模糊性指标
这部分是 AI PM 最头疼的。回答“准确吗？”、语气“友好吗？”、逻辑“通顺吗？”
以前这些只能靠人看，但现在，我们有了魔法：LLM-as-a-Judge（用大模型当裁判）。
第三步：引入 LLM-as-a-Judge
这是目前硅谷最主流的实战流派。既然人看太慢，为什么不让 GPT-5 来帮我们看？
简单来说，就是写一段专门的 Prompt，告诉 GPT-5：“你是一个严格的考官，请根据【问题】、【模型回答】和【参考答案】，给【模型回答】打分（1-5分），并给出理由。”
很多人质疑：用 AI 测 AI，这不是套娃吗？准吗？
根据我的实测，在复杂的语义理解场景下，GPT-5 作为裁判的判决结果，与人类专家的一致性通常能达到 80%-90% 以上。
更重要的是，它快，而且不知疲倦。
你可以配置这样的自动化流：
修改了业务 Prompt。
脚本自动跑一遍那 100 条黄金数据集。
GPT-5 裁判自动打分。
03 进阶：PM 如何在评估中发挥价值？
搭建了系统（通常可以使用 LangSmith, Promptfoo 等工具，或者让研发写个简单的 Python 脚本），PM 的工作才刚刚开始。
- 维护“裁判的价值观”
LLM-as-a-Judge 最难的地方在于，你需要把脑子里的“好标准”显性化。
如果你发现裁判打分和你心里想的不一样，通常不是裁判傻，而是你没把标准定义清楚。
你需要不断调试 Judge Prompt，比如明确告诉它：“只要没有提到退货政策，无论语气多好，都只能给 1 分。”
这个过程，本质上是在通过 prompt 将业务规则代码化。
- 关注 Bad Case 的这一公里
自动化评分不是为了看一个总分自嗨的。评估跑完后，生成的“错题本”才是金矿。
PM 每天的工作重点，应该从“想新功能”，转移到“分析错题”上来。
是 Prompt 指令不清晰？
是 RAG 检索到的上下文（Context）是错的？
还是模型本身的能力天花板？
针对每一类错误，制定针对性的优化策略。这才是 AI 产品迭代的闭环。
04 写在最后
在 AI 时代，产品经理的门槛变了吗？
有人说变低了，因为不用画复杂的原型图了，对着聊天框就能设计产品。
我觉得是变高了。因为我们失去了“确定性”这个拐杖。
评估体系让我们敢于重构 Prompt，因为我们知道有测试网兜底；让我们敢于尝试更便宜的小模型，因为我们能监控效果的折损率；也让我们面对老板及客户的质疑时，能拿出冷冰冰但有说服力的数据，而不是苍白的“我觉得挺好”。
从今天开始，哪怕先在 Excel 里整理出 20 条黄金 Case，也是构建你职业护城河的第一步。
在这个狂奔的时代，“慢”，有时候就是“快”。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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