● Методология / Уровень: средний / Q2 · 2026 / 41 из 90

Evals.

тесты качества LLM-системы

Короткий
ответ ↳

Evals — это автоматические тесты качества LLM-приложения. Набор из 50-500 пар «вход — ожидаемый выход», прогоняется при каждом изменении промпта/модели. Без evals в проде — играете вслепую.

01 Как строить evals

Соберите 50-100 типичных вопросов от пользователей.
Для каждого зафиксируйте правильный ответ (золотой стандарт).
Прогоняйте на каждом изменении: точность, латентность, стоимость.
Не пускайте в прод изменения, которые ухудшают eval-score.
Расширяйте набор по мере находок в проде.

02 Типы evals

Exact match. Ответ должен совпадать со строкой.
Includes. Ответ должен содержать конкретные ключевые слова.
Semantic similarity. Эмбеддинги ответа и эталона достаточно близки.
LLM-as-judge. Другая модель оценивает по rubric.
Functional. Сгенерированный код / SQL запускается без ошибок.
Human review. Эксперт смотрит подмножество.

03 Инструменты

Langfuse — open-source observability + evals.
Promptfoo — простой CLI для запуска тестов промптов.
OpenAI Evals — встроенный фреймворк.
Braintrust — managed-платформа.
DeepEval — pytest для LLM.

04 Когда начинать

ПравилоС первого дня. Лучше 20 тестов, чем 0. Без evals каждая правка промпта — лотерея. На Team-программе evals — обязательная часть стартового пакета.

// 07

Частые вопросы

01 Когда начинать делать evals?

С первого дня. Лучше 20 тестов, чем 0. Без evals каждая правка — лотерея.

02 LLM-as-judge — это надёжно?

На простых задачах — да. На сложных лучше комбинировать с human-review подвыборки.

Понимаем — учим
работать с Evals
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin