4.2.3 评估工作台
负责训练后模型的质量评测和问题诊断。这是平台闭环的核心环节。


评估流程图
1.评估方式
评估默认使用本地部署的 LLM 作为评审模型，不依赖外部 API。评审模型对每条测试数据从四个子维度打分：核心事实正确性、信息完整性、无幻觉、格式合规性（可选）。汇总为三档判定：正确、部分正确、错误。
用户可以选择额外启动人工复核——平台按错误类型分层抽样建议五十到两百条题目，用户在界面上逐条确认或修改 LLM 评审的判定。人工复核的结果用于校准 LLM 评审——一致率超过百分之八十时 LLM 评审结果标记为"可信"，低于百分之六十时标记为"以人工为准"。
平台同时提供自动指标作为参考——如关键字段匹配率。这些指标不单独作为判定依据，仅作为快速参考。

2.错误诊断
评审模型在完成评分后，额外输出一个错误分类标签。标签从五种固定类型中选择：混淆（模型回答的值像是另一个实体的属性值）、不完整（事实正确但缺少部分信息）、格式偏差（语义正确但措辞与预期不符）、幻觉（回答中存在标准答案没有的内容）、其他（不属于以上任何类型）。
这种分类方式简单可落地——它是一个固定枚举的分类任务，评审模型的prompt 中已包含每种类型的定义和判别示例，不需要额外的自然语言聚类或机器学习算法。

3.评估报告
评估完成后自动生成报告，分为四个部分：总览面板：整体得分和各维度通过率。如果做了人工复核，展示 LLM 评审和人工判定的一致率及可信度标记。
错误分类面板：按五种分类标签分组的错误列表，每组展示数量和占比。点击展开可查看具体错误样例（问题、标准答案、模型回答、评审模型的原因描述）。
修复建议面板：根据错误分类的统计分布，自动生成方向性建议。如"混淆"类错误占比最高时，建议检查训练数据中指令相似但答案不同的样本对；"不完整"类占比最高时，建议统一同类问题的答案详略标准。某类错误的绝对数量不足百分之三时不单独给建议，"其他"类占比最高时提示用户人工分析错误样例。
迭代对比面板：如果存在上轮评估记录，展示两轮各分类标签的数量变化。标注"混淆类错误从35条降到14条，下降60%，修复可能生效"。

4.建议有效性的验证
平台在每次评估完成后将分类标签的统计数据（每种标签的数量和占比）存入评估记录。下一轮评估的对应数据与之对比，计算差值和变化百分比。某类错误数量下降超过百分之二十，标注"调整可能生效"；变化不足百分之十，标注"调整可能未生效或生效不显著"；反向上升则标注"建议检查本次调整方向是否正确"。