LLM Evaluation Toolkit（LLM评测工具链）

LLM 评测工具链

能直接跑的 LLM 评测引擎：建评测集、测幻觉、算 RAG 指标、对比回归、出报告卡门禁。与「LLM 质量评测」skill（方法论）配套——那个讲"怎么做"，这个给"能跑的实现"。

什么时候用这个技能

• 建评测集：「评测集怎么建？帮我生成 JSONL 模板？」
• 测幻觉：「这批回答里有没有幻觉？」
• 算 RAG 指标：「RAG 系统忠实度/召回怎么算？」
• 回归对比：「新 Prompt/模型比基线好还是差？」
• 卡门禁：「质量达标了吗？能上线吗？」

怎么用（两种模式）

模式一：直接问（推荐）

「评测集 JSONL 格式怎么组织？」 「怎么检测回答里的幻觉？」 「RAG 四指标本地怎么算？」

模式二：本地工具（可运行引擎）

# ① 评测集管理：初始化/质量检查/规模统计
python tools/eval_toolkit.py dataset --action init --out evalset.jsonl
python tools/eval_toolkit.py dataset --action check --file evalset.jsonl
python tools/eval_toolkit.py dataset --action stat --file evalset.jsonl

# ② 幻觉检测：对回答跑四类规则检测
python tools/eval_toolkit.py hallucination --answer "该产品2025年销量100万台" --source "2026年报告显示销量50万台"

# ③ RAG 指标计算（RAGAS 简化实现）
python tools/eval_toolkit.py ragscore --answer "..." --context "..." --question "..."

# ④ 回归对比：基线 vs 新结果
python tools/eval_toolkit.py compare --base baseline.json --new result.json

# ⑤ 报告与门禁
python tools/eval_toolkit.py report --result result.json --gate 0.05

# 查看全部命令
python tools/eval_toolkit.py --help

知识库导航（references/）

快速上手（三步）

1. 建集：dataset init 出 JSONL 模板，02 模块看字段规范；
2. 测质量：hallucination/ragscore 跑检测与指标，03-04 模块看原理；
3. 卡门禁：compare/report 出对比与门禁，05-06 模块看规则。

能力边界（如实说明）

• 规则检测不是完美检测：本工具链的幻觉/RAG 指标是规则与启发式实现（零依赖），准确率不及 RAGAS/评估器等专业框架——适合快速基线、CI 门禁与教学演示；生产高要求场景按 07 模块升级到专业框架；
• 不调外部模型：LLM-as-Judge 类指标需自行接入 API（本工具提供接口规范，不内置调用）；
• 工具纯本地：不联网、不采集数据、不调用外部服务。

常见问题（FAQ）

• Q：这个工具链和 LLM 质量评测 skill 什么关系？ 方法论 vs 实现：那个讲指标怎么选、评测集怎么建（方法论），这个给能跑的代码（评测集管理/幻觉检测/RAG 指标/回归门禁）。配套使用。
• Q：规则检测靠谱吗？ 适合快速基线（检出率高、误报偏高需人工复核）；高要求场景升级 RAGAS 等专业框架（07 模块给了对照与路径）。
• Q：评测集格式是什么？ JSONL，每行一个用例：question/answer/context/reference/gold 等字段（02 模块有模板）。
• Q：工具脚本要装依赖吗？ 不需要，纯 Python 标准库，开箱即跑。

版权与许可

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