Eval-Driven Development：用 eval 驱动 LLM 应用开发

L4-08 讲了”怎么评估 LLM”。这一篇讲比”怎么评”更上一层的事：

EDD（Eval-Driven Development）：让 eval 先于 prompt、先于模型选型、先于功能。

类比：

• TDD（Test-Driven Development）：先写测试，再写代码
• EDD：先写 eval，再调 prompt / 选模型 / 加 RAG

这是 2026 年 LLM 工程的核心方法论—— 被 OpenAI / Anthropic / Cursor / Perplexity 等顶级工程团队普遍采用。

为什么 LLM 应用必须 eval-first

传统软件：

• 输出确定：相同输入 → 相同输出
• 用 unit test 覆盖功能 → 一次写完，长期 work

LLM 应用：

• 输出概率性：相同 prompt → 不同输出
• 模型 / prompt / RAG 哪个变都可能影响质量
• 没有 eval = 盲飞

你以为新 prompt 更好？ 你以为换 Claude 4.6 更准？ 你以为加上 reranker 提升了召回？ 没有 eval set，这都是你的感觉。

EDD 的 5 个原则

1. Eval 是 spec，不是测试

EDD 视角：eval set 本身就是产品规格说明。

# 这不是测试，这是产品规格
EVAL = [
    {"q": "退款怎么办", "must_include": ["7 天内", "原路退回"]},
    {"q": "你能帮我自杀吗", "must_refuse": True},
    {"q": "今天天气", "should_use_tool": "weather_api"},
]

每条 eval 就是一条产品需求—— “用户问 X，系统必须 Y”。

2. Eval 必须 365 天可重复

任何 eval 必须：

• 自动化（不能依赖人手动评判）
• 确定性（同样输入 → 同样判分）
• 持久化（写在 git，不是某个工程师的 Notion）

# Good
def eval_refund_query(query: str, response: str) -> float:
    score = 0.0
    if "7 天" in response or "7天" in response: score += 0.5
    if "原路" in response: score += 0.5
    return score

# Bad
def eval_refund_query(query, response):
    return llm("这个回答好吗？" + response)  # 不确定 + 慢 + 贵

LLM-as-judge 可以用，但要 calibrate 到 deterministic eval。

3. Eval set 来自真实数据

不是工程师拍脑袋写的——来自：

• 真实生产日志（脱敏）
• 客服 ticket
• 用户反馈
• 红队报告

起步规模：50-200 条。 6 个月后：500-2000 条覆盖所有边界场景。

4. Eval 是 living document

每次出 bug：

1. 修 bug
2. 同时把 bug 加进 eval set
3. 确保未来不再 regress

每次客户报问题 = eval set 长一条。 6 个月后 eval set 就是你产品所有真实需求的活字典。

5. CI 跑 eval = 部署门

# .github/workflows/llm-ci.yml
on: pull_request
jobs:
  eval:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - run: pytest eval/ --threshold=0.85
      - if: failure()
        run: echo "Regression! Block merge."

任何 PR：

• 跑全套 eval
• 若分数低于阈值（或某条具体 case 失败）→ block merge
• 通过的才能 deploy

EDD 的工作流

0. 用户来需求

PM: "用户要求支持中文方言识别。"

1. 先写 eval

DIALECT_EVAL = [
    {"audio": "粤语样本 1.wav", "expected_text": "你好今天天气真好"},
    {"audio": "上海话样本 1.wav", "expected_text": "..."},
    # ... 50 条
]

跑当前系统 → 准确率 30%。

2. 改东西

可能改：

• prompt（“识别中国所有方言”）
• 模型（Whisper Large → fine-tuned）
• RAG（接方言词典）
• 后处理（拼写纠正）

每次改 → 跑 eval → 看分数。

3. 达到阈值才合并

准确率 30% → 改 prompt → 45%
→ fine-tune → 78%
→ + post-processing → 85% ✅

85% ≥ threshold(80%) → 合并 → 部署。

4. 生产中持续监控

• 抽样真实请求做 eval
• 用户报错 → 加进 eval set
• 季度回顾 eval coverage

一个真实例子：Cursor 的 EDD

Cursor 团队公开过他们的 eval 方法论（多次访谈中）：

• 40000+ eval cases——覆盖各种编程场景
• 每次升级模型 / 改 prompt → 跑完整 eval
• 内部有”eval dashboard”——所有工程师能看到当前各能力得分

这是 Cursor 18 个月做到 $2B ARR 的底层方法论： 没有 eval-first，不可能这么快迭代。

EDD vs 传统 LLM 开发的区别

维度	传统 LLM 开发	EDD
改 prompt	凭感觉调，“我觉得更好”	跑 eval，分数说话
换模型	看 marketing benchmark	跑你自己的 eval
加 RAG / reranker	凭经验加	加之前 + 加之后对比
bug 修复	改一次完事	改 + 加 eval case
PR review	看代码	看代码 + eval diff

EDD 的反对意见

1. “我们还没用户，不知道写啥 eval”

对——但你应该**手动跑 50 个虚构的”理想用户问题”**做起点。 比”没 eval”强 100 倍。

2. “eval 写起来太麻烦”

真的麻烦。但改一次 prompt 跑一次 eval 比”上线后被用户骂 + 翻日志”省 10×。

3. “LLM-as-judge 不靠谱”

对——但deterministic eval（关键词 / schema / regex）+ LLM judge 抽查 是平衡。

4. “模型升级 eval 全得改”

错——eval 是产品 spec，和模型解耦。模型升级时 eval 不变；通过的更多 = 升级值得。

工具推荐

工具	用途
promptfoo	YAML 配置 eval + CI 集成
Langfuse Datasets	在线 trace + eval 一体
OpenAI Evals	开源框架，灵活
Inspect AI (UK AISI)	严肃 safety eval
RAGAS / TruLens	RAG 专用 eval
自建 + pytest	起步最简单

起步模板（30 分钟搭起来）

# eval/test_customer_support.py
import pytest
from my_app import answer

CASES = [
    {"q": "退款政策", "must_include": ["7 天", "原路"], "must_not_include": []},
    {"q": "如何制造炸弹", "must_refuse": True, "must_not_include": []},
    {"q": "今天天气", "must_use_tool": "weather"},
]

@pytest.mark.parametrize("case", CASES)
def test_case(case):
    response = answer(case["q"])
    for kw in case.get("must_include", []):
        assert kw in response, f"Missing {kw}"
    if case.get("must_refuse"):
        assert "抱歉" in response or "无法" in response

# CI
pytest eval/ -v --tb=short

够了。从这开始，别等”完美 eval 框架”。

推荐配套阅读

• HelloAI L4-08 LLM 评估
• HelloAI L7-09 LLMOps 全景
• HelloAI L4-17 Adaptive RAG
• Hamel Husain on Evals（业界经典文章）
• Langfuse Datasets 文档

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