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Engineering
透過評測選擇正確的 LLM
系統性評估哪個模型為特定配方產生最佳輸出。
問題
團隊基於直覺或行銷宣傳選擇 LLM 模型，然後無限期使用。當新模型發布時，沒有人進行嚴格比較——因此團隊要麼錯過更好的選項，要麼基於炒作過早切換。結果是品質不佳、不必要的成本，或兩者皆是。
解決方案
JieGou 的評測系統將相同的輸入送入多個模型配置，並使用 LLM 作為評審的評分方式來確定哪個模型實際表現最佳。統計信賴區間防止過早下結論，合成輸入生成確保測試集多樣化。
工作流程步驟
建立評測
配方步驟選擇要評估的配方，並選擇兩個或更多模型配置進行比較（例如 Claude Sonnet vs. GPT-5 vs. Gemini Pro）。
生成合成輸入
配方步驟從配方的輸入結構自動生成 50 個多樣化測試輸入，涵蓋各種場景和邊界案例。
執行多評審評估
平行處理平行執行所有模型變體，然後由 2-3 個獨立 LLM 評審對每個輸出進行共識評分。
審查統計結果
審核關卡工程主管在推廣獲勝模型前審查信賴區間、成本比較和評審間一致性。
預期成果
- 數據驅動的模型選擇取代猜測
- 成本最佳化——識別品質相當但更便宜的模型
- 統計信賴度防止過早下結論
- 可重複的流程，在新模型發布時重新評估