Confident AI

什么是 Confident AI

Confident AI 是一体化的大语言模型评测与改进平台，由开源评测工具 DeepEval 的创建团队打造，面向工程与产品团队提供覆盖全流程的 LLM 质量管理能力。平台内置十余类专业指标，可用于构建与运行评测实验、管理与标注数据集、在线监控模型表现，并将人类反馈融入评测闭环，持续提升应用的准确性、稳健性与可解释性。通过与开源框架协同，Confident AI 能快速对接各类模型与业务场景，统一指标口径与基线，配合调用链追踪记录上下文与输出，支持自动化回归测试、基准对比与安全护栏校验。在实践中，它帮助团队高效筛选提示词方案、优化推理开销、验证版本迭代效果，并以结构化证据向利益相关方呈现 AI 系统的改进幅度与可信度。

Confident AI主要功能

• 多维评测指标：覆盖准确性、相关性、事实一致性、鲁棒性、毒性与偏见、敏感信息泄露等十余类指标，支持单轮与多轮对话、检索增强生成等场景。
• 实验与基准测试：对比不同模型、提示词、系统参数与数据切分，生成可复现实验报告与基准基线，量化改动带来的收益。
• 数据集管理：集中管理评测样本、标签与元数据，支持样本分层抽样、难例挖掘与数据版本化，便于回归验证。
• 调用链追踪：记录请求、上下文、检索结果与模型输出，定位失败用例并溯源问题来源。
• 人类反馈融合：引入标注与主观评分，结合自动指标进行加权汇总，建立贴近业务目标的综合评分。
• 自动化回归测试：将评测集成到开发流水线，监测每次改动的质量与成本影响，防止性能回退。
• 在线监控与告警：持续跟踪关键指标波动与异常模式，支持阈值告警与版本对比。
• 成本与延迟分析：关联质量与推理成本、响应时延，辅助做出性价比最优的模型与参数选择。
• 可扩展指标：根据领域目标自定义打分逻辑或组合指标，适配垂直行业合规与安全要求。
• 与开源框架协同：与 DeepEval 框架配合，既保留开源灵活性，又获得企业级可观测与治理能力。

Confident AI适用人群

适合构建与运营 LLM 应用的工程团队、数据科学与算法团队、产品与质量保障团队，以及需要对生成质量、合规与成本进行可量化管理的企业。尤其适用于问答检索（RAG）、客服助理、搜索与推荐、内容生成与审核、代码与办公助理等需要持续验证与回归评测的场景。

Confident AI使用步骤

1. 接入模型与数据源：配置所用模型与推理接口，连接检索或知识库（如用于 RAG）。
2. 导入或构建数据集：整理代表性样本与期望输出，按场景与难度进行标注与分层。
3. 选择与对齐指标：从准确性、事实性、安全性、相关性等维度挑选指标，并设定权重与阈值。
4. 设计实验方案：制定提示词、参数与模型版本的对比计划，设置随机种子与数据切分。
5. 运行评测并追踪：批量执行实验，自动记录调用链、上下文与输出，生成结构化结果。
6. 分析报告与难例：查看评分分布、回归对比与成本延迟画像，定位失败模式与边界案例。
7. 融入人类反馈：对关键样本进行主观评审，校准或优化综合评分与判定规则。
8. 接入流水线与监控：将评测嵌入 CI/CD 与线上监控，持续迭代并防止性能回退。

Confident AI行业案例

在客服问答场景中，团队以历史工单构建评测集，使用相关性与事实一致性指标验证 RAG 检索质量，并通过追踪定位召回不足的文档；在内容生成与审核中，采用毒性与合规性指标建立安全护栏，减少不当输出；在金融与法务场景，结合人类评审与严格事实性指标，评估摘要与解读的可靠性；在代码助理与搜索推荐中，通过回归测试与成本分析，比较不同模型与提示词方案的性价比，指导上线版本选择。

Confident AI优点和缺点

Confident AI热门问题

• 是否支持不同模型与供应商的评测？

  支持对接多种模型与推理接口，可在统一指标与基线下进行跨模型对比与回归测试。

• 如何与开源评测框架协同使用？

  可在开源框架中编排测试逻辑与用例，在平台侧统一进行数据集管理、追踪与报告汇总，兼顾灵活与可观测。

• 适用于 RAG 检索增强生成的评测吗？

  适用。可对检索相关性、证据覆盖率与最终回答的事实一致性分别打分，并结合追踪定位召回或融合问题。

• 能否引入人类反馈提升评分可信度？

  可以。支持将人工标注与主观评分融入综合指标，用于校准阈值、优化权重并指导模型与提示词迭代。

• 如何在持续交付流程中使用？

  将关键评测集与指标接入 CI/CD，提交合并前自动运行回归测试，并对质量、成本与延迟变化给出可视化报告与告警。

• 是否支持自定义指标与领域规则？

  支持根据业务目标编写或组合指标，加入领域约束与合规模型检查，形成贴合场景的评测基线。