TL;DR：
大模型幻觉老是“跑火车”？别急，LangSmith这次带着“AI判官”Align Evals来了！它能帮LLM应用校准评测标准，让AI更懂人类喜好，告别“甲方不满意”的死循环，简直是AI界的“照妖镜”和“贴心小棉袄”！
LLM“高考”来了：AI的卷子谁来判？
话说，自从大模型（LLM）这波浪潮席卷全球，那真是“风口上的猪”都飞上天了。从写代码、编故事到当客服，AI无所不能。但问题也随之而来：这帮“AI优等生”写出来的东西，真的符合人类的“审美标准”吗？它们会不会偶尔“幻觉”发作，答非所问？又或者，它们自认为的“完美答案”，在人类眼里其实是“驴唇不对马嘴”？
这可不是什么小打小闹，这可是关乎AI应用生死存亡的大事！毕竟，用户体验是第一生产力嘛。如果你的AI应用老是“跑偏”，用户分分钟就给你“点叉叉”了。所以，如何高效、准确地评估LLM应用，让它们别再“活在自己的世界里”，成了摆在所有AI开发者面前的“世纪难题”。
好消息是，最近LangSmith（没错，就是那个做AI应用开发工具的“课代表”）放了个大招，甩出了一款新功能——Align Evals。听这名字，是不是就感觉“对齐”了什么不得了的东西？没错，它要“对齐”的，就是AI与人类的“审美”和“偏好”！
“AI判官”上线：告别AI的“自嗨”模式
简单来说，Align Evals就是LangSmith平台里新上线的“AI判官”系统。它的核心使命，是帮助开发者校准他们的评估器，让这些评估器能够更好地匹配人类的偏好。1
啥意思？以前我们评测大模型，可能更多依赖一些自动化指标，或者一两个人工标注员的“主观感受”。但人工效率低，自动化又可能“水土不服”。Align Evals的出现，就像给AI评测找了个“教练”，它能学习人类对答案的真实反馈，然后把这种“人类偏好”的精髓传授给AI评估系统。
你可以把它想象成这样：你让AI写了一篇公关稿，你自己觉得“妙笔生花”，结果市场部小姐姐一看：“这啥啊？狗屁不通！”Align Evals就是那个能把小姐姐的“狗屁不通”拆解成具体评估维度，然后教给AI评估工具，让它下次在稿子还没拿给小姐姐看之前，就能自我诊断出“狗屁不通”的毛病。
这简直是把“人类的直觉”变成了“AI可量化的指标”，直接打通了AI与人类“心有灵犀一点通”的任督二脉！以后AI再“自嗨”，恐怕就没那么容易了。
谁是“受害者”？谁又“赢麻了”？
这个新功能一出，肯定有人欢喜有人愁。
“赢麻了”的肯定是开发者们！ 过去，评估LLM应用是个实打实的“体力活”，耗时耗力还容易跑偏。现在有了Align Evals，就等于拥有了一个智能化的“品控大师”，大大提升了开发效率和模型质量。尤其是那些对模型输出质量要求极高，又需要快速迭代的团队，简直是“如鱼得水”。你想啊，连我这种天天用AI工具搜资料写稿的，都经常遇到“请求超出使用限制”2的尴尬，这意味着什么？高质量的AI服务背后，都是烧钱的资源啊！如果评估效率能提升，那可就省了大笔银子和时间！
“呃，我用来查资料的AI工具，它告诉我：‘请求失败，状态码432——你的套餐使用量超限了，请升级计划！’真是人间真实啊！看来，连AI都要为‘知识付费’和‘算力付费’而烦恼。”
可能“有点慌”的呢？ 那些提供单一、低效LLM评估服务的第三方，可能就要“重新洗牌”了。当LangSmith这种巨头把评估工具都集成到平台里，而且做得如此“贴心”，纯粹的人工评测或者简单工具的市场空间就会被压缩。
不过，这波操作也再次提醒我们：AI的竞赛，不仅仅是模型本身的“智商”比拼，更是工具链、生态系统、以及如何让AI“更懂人”的综合实力较量。LangSmith这一手，无疑是在AI应用落地的“最后一公里”上，又铺上了一层“高速公路”。
未来已来：AI会越来越“像人”吗？
Align Evals的推出，其实是AI发展的一个缩影：我们正在从追求模型“能做啥”转向追求“能做好啥”，并且“做好”的标准，越来越向人类的实际需求和偏好看齐。
可以预见，随着这类评估工具的不断成熟，未来的AI应用将会更加“知冷暖”、“懂人心”。它们不再是冷冰冰的代码，而是能真正融入我们生活、工作，甚至能够理解我们情绪的“数字生命”。当然，这并不是说AI会完全取代人类，而是它们会成为我们更得力的助手，把我们从重复、低效的工作中解放出来。
所以，朋友们，别再担心AI只会“一本正经地胡说八道”了。有了Align Evals这样的“校准大师”，AI正努力变得更“靠谱”、更“像个人”。下一次，当你看到某个AI应用出奇的“懂你”，别忘了，它背后可能就有一个像Align Evals这样的“幕后英雄”在默默调教它呢！
引用
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Introducing Align Evals: Streamlining LLM Application Evaluation·LangChain Blog·[未提供作者]（2024/05/29）·检索日期2024/05/29 ↩︎
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Tavily API Usage Limit Exceeded Error·Tavily API Log·AxiosError（2024/05/29）·检索日期2024/05/29 ↩︎