如何利用企业内部数据评测大模型的实际表现？
文章大纲
- 一、引言
- 二、系统目标
- 三、系统架构
- （一）数据存储模块
- （二）模型调用与管理模块
- （三）评测指标计算与分析模块
- （四）可视化展示与报告生成模块
- 架构设计参考
- 四、系统功能详细设计
- （一）评测问题管理功能
- （二）模型评测功能
- （三）人工评估辅助功能
- （四）系统配置与管理功能
- **1. 评测目标**
- **2. 评测流程**
- **3. 关键评测指标**
- **4. 数据准备**
- **5. 开源工具与实现**
- **6. 实施示例**
- **7. 结果分析与优化**
- 五、系统技术实现方案
- （一）开发语言与框架选择
- （二）数据库设计
- （三）模型调用与集成
- （四）评测指标计算算法实现
- （五）可视化展示与报告生成技术
- 六、系统测试与评估
- （一）测试用例设计
- （二）测试环境搭建
- （三）测试执行与结果分析
- 七、系统部署与维护
- （一）部署方案
- （二）维护策略
- 八、结论
- 参考文献
- **推荐开源项目**
- 开源大模型评测工具
- 企业知识库构建工具
- 大模型相关产品
- 参考论文
- 参考博文
- LLM 评测数据集
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在企业中的应用日益广泛。在半导体企业中，基于大模型的 Chatbot 可以辅助员工解答技术问题、提供生产流程建议、知识管理等多种任务。为了确保 Chatbot 能够为企业提供准确、高效的服务，需要对不同版本的大模型进行内部评测，以评估其在特定企业问题上的问答表现。本技术报告旨在设计一个小型系统，用于评测不同版本大模型在半导体企业内部场景下的实际表现。
二、系统目标
- 客观、准确地评估不同版本的大模型（如 DeepSeek、OpenAI、Google 等）在半导体企业内部特定问题上的问答质量。
- 提供详细的评测指标和结果分析，为模型选择和升级决策提供依据。
- 系统具有可扩展性，能够方便地接入新的模型版本和更新的评测标准。
三、系统架构
（一）数据存储模块
- 企业知识库 ：存储半导体企业内部的技术文档、产品资料、生产流程规范、常见问题解答等信息，作为大模型回答问题的背景知识和参考依据。
- 评测问题集 ：构建一个涵盖半导体领域多个关键主题（如