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把评测做成可复跑的脚本,而不是一份文档

目录层用 SSG 加 ISR 拿收录,工具层用一份 JSON Schema 承接 91 个站内工具,密钥、计费与限流全部收口在国内业务后端,模型调用统一走一层薄适配。这篇把我们真实的目录结构、Schema 字段定义、路由闸门、预扣结算伪代码和合规清单完整摊开。

陈
陈默架构组
2026-09-28 · 14 分钟阅读 · 8,432 次浏览

判定逻辑不能散在临时笔记本里——下一个人无法复用。

写在文档里的评测,等于没有评测

很多团队的评测"定义"写在文档里 ✗:判定标准、样本清单、指标口径 ✔ ——

但没有可执行的脚本 ✔。结果每年都要有人重新实现一遍 ✗,

而且两个人的实现细节不同,指标无法比较 ✗。

评测要落成脚本 ✔:一条命令能跑、输出结构固定、结果可存档 ✔。

一、评测脚本该有的四个部分

```

① 样本加载(含版本号 ✔)

② 调用被测系统(限速、可重试、可缓存 ✔)

③ 判定(规则 + 人工标注表 ✔)

④ 报告(指标 + 失败类型 + 明细文件 ✔)

```

第 ③ 部分是关键 ✗:判定逻辑必须可读、可测、可版本化 ✔ ——

不能散在临时笔记本里 ✔(下一个人无法复用 ✔)。

二、三个硬性要求

1. 可复跑 ✔:同一批样本 + 同一系统版本 → 指标应稳定 ✔;

2. 可对比 ✔:报告里带"上一次运行"的对照(或与基线文件比较 ✔);

3. 可存档 ✔:每次运行输出一个带时间戳的结果文件 ✔(便于画趋势 ✔)。

三、把"人工判定"也纳入流程

规则判不了的部分(生成质量、语气 ✔)需要人看 ✔。做法:

· 脚本导出待人工判定的清单(含输入、输出、样本 id ✔);

· 人工填回一张表(格式固定 ✔),脚本再合并它的结果 ✔;

· 人工表也要版本化 ✔(否则历史结果无法复现 ✔)。

要点:人工环节不能被绕过(脚本应检查人工表是否存在且覆盖 ✔),也不能静默为空 ✔。

四、评测脚本本身的测试

· 判定函数的单元测试(正例/反例 ✔ —— 尤其是"该拒答却作答"这类边界 ✔);

· 回归用例:故意构造一个"必然失败"的样本 ✔,确认脚本会报错 ✔(我给门禁做反证是同一个思路 ✔);

· 变更判定逻辑时,旧结果要能重算 ✔(或明确标注口径已变 ✔)。

五、与流水线的关系

· 本地跑:make eval 一条命令 ✔;

· CI 跑:冒烟集(几十条、1 分钟内 ✔)阻断合并 ✔;

· 夜间跑:完整集 + 成本/延迟统计 ✔(见评测接进 CI 那篇 ✔)。

一条判据

> 换一个人来做同一件事 ✔,能否只读脚本就明白"怎么判定、为什么这么判定" ✔,并复跑出一样的数字 ✔?

> 不能,说明评测还停在文档与个人习惯上 ✗。

本文由云枢 AI导航整理,内容以官方来源为准。

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  • token词元:模型处理文本的最小单位,中文约 1–2 个汉字;计费与上下文长度都按它算。
  • 转写 / 字幕Transcription:把音视频人声逐句变成带时间戳的文字稿,便于做字幕与章节切分。
  • SSE服务器发送事件:服务器通过长连接持续推送增量文本,是对白逐字出现的常见实现。
  • API应用编程接口:程序之间约定的调用方式;站内工具由服务端调用,浏览器里不出现密钥。
  • CDN内容分发网络:把静态资源缓存到离用户更近的节点,缩短加载时间。
  • 缓存Cache:把结果暂存复用,复用得越多平均耗时越低;需要约定过期与刷新策略。
  • 限流Rate Limit:限制单位时间内的请求次数,防止单用户或异常流量打满服务端。
  • SSG静态站点生成:构建阶段就生成 HTML,访问时直接返回,不必每次请求都渲染。
  • ISR增量静态再生:先返回静态页,再在后台按需重新生成,兼顾速度与更新时效。
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  • 积分Credits:站内计费单位:按工具单价预扣,调用失败自动退还;单价以定价页为准。

完整解释与站内出现处见 AI 术语表(40 条)。