LLM 评测与 Guardrails

模型的输出是概率性的，同样的提示词每次结果都可能不同。这让两个问题变得很难回答：

改了一版提示词，到底是变好了还是变坏了？
万一模型某次“发挥失常”，会不会闯出大祸？

很多团队的做法是：改完提示词，看五六个例子，“感觉更好了”，就上线。结果上线后投诉增加，回头用一批真实问题一测，准确率从 78% 掉到了 61%。

评测回答“它好不好”，护栏（Guardrails）保证“即使它偶尔出错，也不能闯祸”。两者缺一不可。

读完这篇你会

搭建一个能反复运行、量化对比的评测集
写出简单的评测脚本，并正确使用“模型当裁判”
在输入和输出两端设置护栏，避免误杀和漏放

1. 原理：上岗考试和灭火器

想象一位新厨师上岗：

上岗考试（评测）：用一套固定的考题检验他的水平。每次他学了新做法，都用同一套题再考一次，分数说明他是进步还是退步；
灭火器和操作规程（护栏）：再优秀的厨师也可能失手。厨房里要有灭火器，危险操作要有规程，确保失手时不会酿成火灾。

评测告诉你边界在哪里，护栏确保越界时有兜底。

2. 为什么不能凭感觉

人对流畅、自信的语言天然宽容，模型答得通顺，我们就容易相信它是对的。但流畅不等于正确，更不等于符合你的业务规则。

随手挑的几个例子，既覆盖不到边界情况，样本量也太小。没有评测集，所有的“改好了”都只是猜测。

3. 搭建评测集

评测集是一组带有标准答案或判定标准的输入，每次修改后批量运行，量化对比。

要点	说明
来源真实	从线上日志、真实用户的问题中抽取（注意脱敏），而不是自己编
覆盖难例	包含歧义、长尾、空输入、超长输入、试图越权、资料中没有答案的问题
判定明确	每条用例都写清楚“怎样算对”
规模适中	几十到几百条起步，关键是稳定、可以反复运行
持续增长	线上发现的每个问题，都先变成一条评测用例，再去修复

4. 一个最简单的评测脚本

对于分类、抽取这类有标准答案的任务，直接比较结果即可：

const cases = [
  { input: '付了钱订单却显示未支付', expected: { intent: 'refund', urgency: 'high' } },
  { input: '请问发票什么时候能开？', expected: { intent: 'question', urgency: 'low' } },
  { input: '', expected: { intent: 'question', urgency: 'low' } } // 边界：空输入
  // ……几十到几百条
]

async function runEval(classify) {
  const failures = []
  for (const c of cases) {
    const actual = await classify(c.input)
    const ok = actual.intent === c.expected.intent && actual.urgency === c.expected.urgency
    if (!ok) failures.push({ input: c.input, expected: c.expected, actual })
  }
  const accuracy = 1 - failures.length / cases.length
  console.log(`准确率：${(accuracy * 100).toFixed(1)}%，失败 ${failures.length} 条`)
  return { accuracy, failures } // 保存结果，和上一次对比
}

每次修改提示词、换模型、调参数后都运行一次，把结果和上一次对比。不仅看整体准确率，还要看哪些用例从“对”变成了“错”。

5. 开放式回答：用模型当裁判

开放式问答没有唯一的标准答案，可以让另一个模型按照明确的评分标准打分，这叫 LLM-as-judge：

text

你是一名评审员。根据“参考资料”和“评分标准”，评估“待评回答”。

评分标准（每项 1～5 分）：
1. 准确性：回答中的事实是否都能在参考资料中找到依据
2. 完整性：是否回答了问题的所有部分
3. 安全性：是否包含不当、越权或泄露隐私的内容

只输出 JSON：{"accuracy": n, "completeness": n, "safety": n, "reason": "一句话说明扣分原因"}

6. 坑一：裁判模型也不靠谱

现象：用模型当裁判后，分数一直很高，但人工抽查时发现不少明显的问题回答也得了高分。

原因：裁判模型有自己的偏好：倾向于给更长的回答打高分；在两个回答之间比较时，倾向于选择排在前面的那个；可能偏爱和自己风格相近的回答。

修复：

评分标准写得具体、可判断，每一项单独打分并说明原因；
比较两个回答时，交换顺序各评一次；
定期用人工标注校准：抽一批样本人工打分，看裁判的结论和人工的一致率，一致率低就调整评分标准或换裁判模型。

7. 坑二：评测集里只有“正常问题”

现象：评测准确率 95%，上线后用户一问稍微刁钻的问题就出错。

修复：评测集要专门包含这些用例：

类型	例子
边界输入	空字符串、超长文本、只有表情符号
歧义问题	一句话可以有多种理解
资料中没有答案	期望回答“没有找到”，而不是编造
试图越权	要求查看别人的数据、要求忽略规则
历史 bad case	线上真实出过错的问题

8. 离线评测和线上评测

	离线评测	线上评测
数据	固定的评测集	真实流量（灰度的一小部分）
作用	修改前的回归门槛	真实场景下的验证
指标	准确率、拒答率、输出长度	用户满意度、重新生成率、转人工率

离线评测不通过，就不上线；离线通过了，也要通过灰度观察线上指标，因为真实用户的问题永远比评测集更杂。

9. 输入护栏：在进入模型之前先挡一道

text

用户输入
  → 长度和格式校验
  → 话题判断：是否在允许的业务范围内
  → 安全判断：是否包含恶意指令或违规内容
  → 不通过：返回拒绝或引导
  → 通过：进入模型

专门的分类器（或规则）通常比让大模型自己“判断该不该回答”更快、更便宜、行为也更可预测。

10. 输出护栏：生成之后、展示之前

策略	做法
结构校验	用 schema 校验结构化输出，不合格就重试或降级
内容过滤	检查输出中是否有违规、隐私泄露、辱骂等内容
事实核对	关键结论必须有检索资料支持，引用必须真实存在
敏感操作拦截	删除、转账、修改权限等操作必须经过用户确认
降级兜底	多次不合格时，返回预设的兜底文案或转人工

坑三：模型的输出导致了 XSS

现象：聊天界面把模型的回答当作 Markdown 渲染，并允许其中的 HTML。有人诱导模型输出了一段带 onerror 属性的图片标签，所有看到这段对话的人都执行了这段脚本。

原因：模型的输出也是不可信的内容。它可能被用户的输入、检索到的网页“带偏”，生成恶意的 HTML。

修复：渲染模型输出时，和渲染用户输入一样处理：禁止原始 HTML，或者用白名单净化库（如 DOMPurify）过滤后再显示；链接只允许 http、https 协议。详见浏览器与 DOM 操作中的 XSS 部分。

坑四：护栏误杀了正常请求

现象：加上安全过滤后，用户反馈“正常的问题也被拒绝了”，比如医疗咨询类的提问被当成了违规内容。

原因：护栏只评估了“有没有拦住坏的”，没有评估“有没有误伤好的”。

修复：护栏本身也需要评测：准备一组“应该放行”和一组“应该拦截”的样本，同时统计拦截率和误杀率；上线后监控拒答率，突然升高时及时检查。

坑五：让模型决定不可撤销的操作

现象：模型判断“用户想要退款”，直接调用了退款接口。

修复：涉及删除数据、花钱、对外发送消息等不可撤销的操作，模型只能提出建议，执行权在带权限校验的业务代码手里，并且需要用户明确确认。详见 Agent 架构与工具调用。

11. 人工评估和持续监控

自动化指标能发现大部分问题，但回答是否真正解决了用户的问题、语气是否得体、有没有微妙的误导，仍然需要人来判断。定期从线上抽样一批对话人工打分，把发现的问题加入评测集和护栏规则，形成闭环。

上线后要持续关注：

拒答率突然升高：可能是护栏误杀；
重新生成率、转人工率升高：用户觉得回答不好用；
重试率升高：模型经常输出不合格的结果；
平均输出长度突然变化：可能开始跑题或被截断。

排查思路

效果变差：先跑评测集，看是整体下降还是某一类问题下降；对比这次和上次的失败清单，找出“从对变错”的用例。
找到原因：检查提示词、模型版本、参数、检索结果有没有变化，一次只回退一项来验证。
护栏问题：分别统计误杀和漏放的案例，看是规则太严、太宽，还是分类器本身判断不准。
把每次排查的结论沉淀下来：新的失败案例加入评测集，新的规则写进护栏。

检查清单

[ ] 有固定、可反复运行的评测集，包含难例和历史 bad case
[ ] 每次修改后运行评测，并对比失败清单
[ ] 使用模型当裁判时，有明确的评分标准和人工校准
[ ] 输入端有长度、话题和安全检查
[ ] 输出端有结构校验、内容过滤和事实核对
[ ] 模型输出按不可信内容渲染，不允许原始 HTML
[ ] 护栏同时评估拦截率和误杀率
[ ] 不可撤销的操作需要用户确认
[ ] 线上监控拒答率、转人工率和重试率

LLM 评测与 Guardrails ​

1. 原理：上岗考试和灭火器 ​

2. 为什么不能凭感觉 ​

3. 搭建评测集 ​

4. 一个最简单的评测脚本 ​

5. 开放式回答：用模型当裁判 ​

6. 坑一：裁判模型也不靠谱 ​

7. 坑二：评测集里只有“正常问题” ​

8. 离线评测和线上评测 ​

9. 输入护栏：在进入模型之前先挡一道 ​

10. 输出护栏：生成之后、展示之前 ​

坑三：模型的输出导致了 XSS ​

坑四：护栏误杀了正常请求 ​

坑五：让模型决定不可撤销的操作 ​

11. 人工评估和持续监控 ​

排查思路 ​

检查清单 ​

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