监控大语言模型行为：漂移、重试与拒绝模式
随机性的挑战
传统软件是可预测的：输入A加上函数B总是等于输出C。这种确定性让工程师能够开发稳健的测试。另一方面，生成式AI是随机且不可预测的。完全相同的提示在周一和周二常常会产生不同的结果，打破了工程师所熟悉和喜爱的传统单元测试。
要推出企业级就绪的AI，工程师不能仅仅依赖那些今天通过但客户使用产品时就失败的“感觉检查”。产品构建者需要采用一个新的基础设施层：AI评估栈。
这个框架基于我为财富500强企业客户在关键行业推出AI产品的丰富经验，在这些行业中，“幻觉”并不好笑——它是一个巨大的合规风险。
定义AI评估范式
传统软件测试是二元断言（通过/失败）。虽然一些AI评估使用二元断言，但许多是在梯度上进行评估。评估不是单个脚本；它是一个结构化的断言管道——从严格的代码语法到细微的语义检查——用于验证AI系统的预期功能。
评估检查的分类
要构建稳健、成本有效的管道，断言必须分为两个不同的架构层：
层1：确定性断言
生产环境中AI失败的惊人比例并非来自语义“幻觉”——它们是基本的语法和路由故障。确定性断言作为管道的第一道关卡，使用传统代码和正则表达式来验证结构完整性。
这些断言不问回复是否“有帮助”，而是提出严格的二元问题：
模型是否生成了正确的JSON键/值模式？
它是否调用了正确的工具并带有所需的参数？
它是否成功填充了有效的GUID或电子邮件地址？
// 示例：层1确定性工具调用断言
{
“test_scenario”: “用户要求查询一个账户…”
}
原文链接：https://venturebeat.com/infrastructure/monitoring-llm-behavior-drift-retries-and-refusal-patterns
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