定义

嵌入式评估器是直接集成在人工智能或机器学习流程中的一个组件。与外部的、事后测试套件不同，嵌入式评估器在模型或代理的运行或生成过程中评估其性能、质量或对约束的遵守情况。它充当一个内部质量门。

为什么它很重要

在复杂、实时应用中，等待批处理测试运行是不够的。嵌入式评估器支持持续验证，确保人工智能输出在与实时数据或用户交互时保持相关性、安全性和准确性。这使得质量保证提前到开发生命周期的早期阶段。

工作原理

这些评估器通过针对实时输出应用预定义指标或专业模型来运行。对于生成式AI，这可能涉及检查事实一致性、毒性或对特定语气的遵守情况。对于决策代理，这可能涉及验证所选操作是否与初始目标状态一致。评估逻辑与执行环境紧密耦合。

常见用例

• 实时内容审核： 在生成文本后立即检查是否存在政策违规行为。
• 代理推理检查： 验证自主代理的多步骤计划在每个中间步骤中是否保持逻辑合理性。
• API响应验证： 确保人工智能服务返回的数据符合预期的模式和格式。

主要优势

• 降低延迟： 质量检查与生成同时进行，最大限度地减少延迟。
• 上下文准确性： 评估基于即时的操作上下文，而不仅仅是静态数据集。
• 主动错误纠正： 允许即时反馈循环，使系统能够在问题到达最终用户之前进行自我修正或标记问题。

挑战

• 指标复杂性： 定义能够捕捉真正“质量”的全面、非平凡的指标是困难的。
• 计算开销： 如果没有优化，集成复杂的评估逻辑可能会增加处理时间。
• 偏差传播： 如果评估器本身存在偏差，它可能会无意中强化主模型中的不良行为。

相关概念

该概念与人类反馈强化学习（RLHF）、自动化测试框架以及大型语言模型（LLM）中的护栏实施密切相关。