给AI系统做回归测试：LLM评测的工程实践

传统系统改了一个函数，跑一遍单测，全绿就提交。LLM 应用里这套办法失效：输出是随机的，同一个问题，这次返回"好的"，下次返回"好的没错"。改了一版 prompt，怎么知道没把别的东西改坏？答案和软件工程一样：搞一套回归测试集。

先把"输出"压缩成"判分"

评测的关键不是比谁输出更像样，而是把输出压缩成一个"判定"。打分方式分两类：

确定性规则：JSON 能解析、必填字段非空、必须包含或不包含某些关键词、SQL 语法合法、答案命中参考答案。能写成代码的一律写成代码，零成本、零抖动。
LLM 当裁判：开放式质量（语气是否合适、是否漏掉潜在风险、解释是否完整）交给另一个模型按 1-5 分打分，要求它必须给出理由，评分标准（rubric）逐条写进 prompt。

一条经验法则：能用规则判的，不要请裁判模型。裁判本身也会抖，每多套一层模型就多一层噪声，而且按 token 付费。

举一个具体的：保险条款问答机器人，规则层写三条——输出必须包含"免赔额、等待期、报销比例"三个短语，总字数不超过 300，必须是 JSON 且字段非空；裁判层 rubric 只写两条——有没有引用错误条款编号（5 分制），解释有没有多于三句话的段落（5 分制）。两层合起来的输出一对分数加一份错误明细，不是那篇回复本身。评审的人看的是"哪条挂了、挂在哪"，不用重读一遍模型输出。

测试集要固定，要进版本库

30-100 条够了，再多边际收益很低。Case 从线上真实日志里挑，必须包含：线上真实问过的、被用户投诉过的、边界值、出现频率最高的 Top 10 请求。
存进 git：题目、参考答案、rubric 一起版本化。测试集是资产，不是临时文件。下次换模型，你靠它对比。
锁变量：采样温度固定，模型版本、prompt 版本都锁死。一次只动一个变量，否则测试集告诉你"有变化"，你不知道锅在谁。

给 CI 设门禁

改动前跑一遍全量测试集，记录每个 case 的通过与否作为基线；改完再跑一遍，对照。红绿标准建议三条：

总通过率不低于基线；
单个 case 不许从"过"变"挂"（新增"挂"可以讨论，但要有解释）；
规则类硬错误（JSON 解析失败、必填字段缺失）直接 fail，零容忍。

把这套流程接进 CI：prompt 变更、模型升级、依赖版本变化，先跑 eval job，不绿不许合并。这就是给概率系统做的"提交前检查"。

每次跑完要不要留一份报告？要。报告格式固定四块：总分、分类别通过率、新增挂掉 case 的逐条原因、新变绿的 case 列表。目标是让一个人三十秒内回答"这次改动坏掉了什么"。做不到这一点，eval 就是黑盒积分，没人会长期看，门禁也就形同虚设。

三个常见坑

测试集污染：题目混进了模型训练数据，或出现在 few-shot 示例里，分数虚高，你看不到真实变化。换新模型后先人工抽查 10 条，再信聚合数字。
过拟合测试集：对着 50 个 case 反复调 prompt 调到全绿，上线又开始犯老毛病。定期淘汰旧 case、补新 case，让测试集跟上线上分布。
单 case 判生死：一条失败不代表改动是坏的，一条通过也不代表是好的。只看聚合数字和回退名单，别盯着单条输出纠结。

评测到底解决什么问题

评测不追求高分，追求"不退回"。改动前 100 分制下 85 分，改动后掉到 72，你得找出是哪类 case 掉的、为什么，改回 86 再上线。对 AI 系统来说，回归测试的价值不是保证模型正确，而是你弄坏东西的时候，团队不用等用户投诉才知道。