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线上质量抽检

上线后按比例抽样人工检查:分层抽样(任务类型、提示版本、输入长度)配合评分表;抽检结果回流到评测集与告警阈值。

提示词工程速查AI更新于 2026-10-13

线上质量抽检是什么

线上线下不是一回事:评测集覆盖不到真实输入的复杂形态,因此上线后要按比例抽样人工检查。抽检的关键是分层——按任务类型、提示版本、输入长度档配额抽样,否则高流量任务会占满样本,低频场景的问题永远看不到。抽检结果要有去处:低分样本脱敏后进入评测集,评分趋势触发告警阈值调整。

基本信息

适用平台已上线的 LLM 应用;需要能导出请求与输出样本
抽样方式分层抽样:任务类型 × 提示版本 × 输入长度档
评分维度正确性、完整性、格式、安全(各 0-2 分便于统一口径)
闭环要求低分样本回流评测集,评分趋势驱动告警阈值调整

典型使用场景

  • 新版本上线后首周:提高抽样率观察稳定性
  • 低频场景监控:按任务类型配额,保证长尾场景有样本
  • 评审校准:两名评审独立打分,分歧样本集中讨论定标
  • 阈值调整:根据抽检发现的问题类型,调整告警条件
  • 对外汇报:用趋势数据说明质量变化,而不是靠个案描述

抽检方案示例

抽检方案示例
# 抽样率:常规 1%,新版本上线首周提高;每版本每日至少 50 条
# 分层:任务类型 × 提示版本 × 输入长度档,配额按业务量分布设定
# 评分:正确性 / 完整性 / 格式 / 安全 各 0-2 分,用统一评分表
# 告警:平均分环比下降超过阈值,或格式错误率超出上限
# 回流:低分样本去标识后进评测集,标注日期与来源
# 存档:评分表与样本清单按批次归档,作为质量凭证

常见抽检偏差与对策

偏差后果对策
只抽高流量任务低频问题被掩盖按任务类型分层配额
固定评审人标准漂移、疲劳轮换评审与定期定标会议
只抽成功请求失败与超时路径无人检查失败样本按比例纳入
只记录分数改进无沉淀低分样本回流评测集
样本不可回溯无法复核结论保留请求标识,支持抽样复现
评分表要先定标再打分:让两名评审先各自打 20 条并对比,口径对齐后再进入正式抽检,否则前几天的分数不可比。
抽检样本含真实用户内容,导出与评审过程需要脱敏与权限控制,保留期限按合规要求设定,不能落到个人设备长期留存。

易错点

  • 只抽简单或高流量样本,复杂场景的问题被长期掩盖
  • 抽检发现的问题不进评测集,改进没有沉淀,下次版本又复现
  • 只统计分数不做趋势对比,单周数据波动无法区分退化与噪声
  • 评审人固定不变,评分标准随个人习惯漂移,跨批次分数不可比

数据来源与参考

  • 在线评测与人工抽检通用实践;NIST AI 100-2 评测思路
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