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摘要
這篇文章是針對工程師與產品經理整理的 AI 評估（Evals）常見問題解答。內容涵蓋從基礎概念（如 Trace、評估範例）到實作工具（如人工標籤、LLM 判分）的完整流程，並針對 RAG、程式碼代理等領域提供具體評估策略。讀者看完將掌握如何建立有效的評估體系，並避免常見的評估陷阱。
This FAQ curates common questions and answers for engineers and PMs on AI evaluation (Evals), covering fundamentals, implementation, and domain-specific strategies for building effective evaluation systems.
重點
- AI 評估是系統品質的系統化測量，用於捕捉產品與使用者需求不符的失敗模式。
- 最小可行評估應從錯誤分析開始，而非先建立複雜的基礎設施。
- 應任命一位領域專家作為「仁慈的獨裁者」來主導標籤與決策，避免多人衝突。
適合誰看
正在開發 AI 產品的工程師、產品經理或技術負責人。
摘要依據
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