评估-优化架构实现

1. 评估标准定义

• 指标确定：根据任务和系统目标定义具体评估指标
  • 准确性、响应时间、用户满意度、安全性等
• 基准设定：建立性能基准和阈值
  • 用于判断系统表现是否达标

2. 评估者设计

• 评估方法选择
  • 自动评估：使用算法/模型（如 NLP 评估模型）
    • 常用指标：BLEU、ROUGE 等
    • 自定义评分系统
  • 人工评估：开发初期或新任务时使用
    • 提供详细反馈
• 评估逻辑实现
  • 编写评估代码或配置模型
  • 实现形式：独立脚本、服务或系统集成模块

3. 优化者设计

• 优化策略
  • 提示工程：调整提示词提高输出质量
  • 参数调整：微调模型/系统参数
  • 策略学习：使用强化学习等改进决策
• 优化逻辑实现
  • 使用机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）
  • 构建可接收反馈并调整的系统模块

4. 系统集成

• 反馈循环
  • 确保评估者和优化者通信
  • 设计反馈路径：消息队列、API 调用、数据库更新
• 测试迭代
  • 开发联合效果测试框架
  • 迭代调整评估标准和优化策略

5. 监控维护

• 日志监控
  • 记录评估结果和优化效果
  • 便于后续分析和优化
• 持续集成
  • 将评估优化逻辑整合到 CI/CD 管道
  • 保证系统持续改进