本文探讨了评估LLM输出结果的一些技术，从人工评估到自动化评估。其中：一方面，自动化评估的时间成本效率更高，在某些情况下是非常实用的选择，例如在早期原型设计阶段。另一方面，人工评估仍然是获得模型应用准确性和实用性最强评估标准。每种评估方法都有其优点以及潜在缺陷，这个也要根据具体任务具体分析。​。

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以其强大的自然语言处理能力，为各行各业带来革命性的变化。这些模型，如GPT-3、GPT-4以及Llama 2，不仅在文本生成、翻译、摘要等领域展现出卓越的性能，还在问答系统中扮演着至关重要的角色。问答对（Question-Answer pairs, Q&A）的生成是LLMs应用的核心，它直接影响到模型的交互性和实用性，为用户提供准确、相关且及时的信息反馈。

简单来说,AI智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它是大语言模型(LLM)的进化版本,增强了规划、使用工具和与环境交互的能力。接受任务:你给它一个目标,如"整理我的日程"扫描环境:收集所有必要信息——读取邮件、检查日历、访问联系人制定计划:思考实现目标的最佳方法执行行动:发送邀请、安排会议、更新日历学习改进:观察结果并适应调整,持续优化这种循环机制让AI智能体能够像人类助手一样

简单来说,AI智能体是一个能够感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。它是大语言模型(LLM)的进化版本,增强了规划、使用工具和与环境交互的能力。接受任务:你给它一个目标,如"整理我的日程"扫描环境:收集所有必要信息——读取邮件、检查日历、访问联系人制定计划:思考实现目标的最佳方法执行行动:发送邀请、安排会议、更新日历学习改进:观察结果并适应调整,持续优化这种循环机制让AI智能体能够像人类助手一样

智能体（Agent）是一个能够代表用户，以高度独立性完成任务（Workflow） 的系统。它能理解用户目标，自主选择行动路径，并利用外部工具执行任务。简单来说，它是“能帮你做事的AI”，而不仅仅是“能和你聊天的AI”。比如你告诉它“帮我分析最新销售数据，并生成周报”，它不会仅仅生成报告模板，而会：1.查询数据库 → 2. 分析关键指标 → 3. 生成图表 → 4. 写出总结报告 → 5. 邮件发送

智能体（Agent）是一个能够代表用户，以高度独立性完成任务（Workflow） 的系统。它能理解用户目标，自主选择行动路径，并利用外部工具执行任务。简单来说，它是“能帮你做事的AI”，而不仅仅是“能和你聊天的AI”。比如你告诉它“帮我分析最新销售数据，并生成周报”，它不会仅仅生成报告模板，而会：1.查询数据库 → 2. 分析关键指标 → 3. 生成图表 → 4. 写出总结报告 → 5. 邮件发送

Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架。它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。

Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架。它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。

批判信息也吸收进去。

批判信息也吸收进去。