15个AI评测与可靠性工程项目

作为一名AI评测与可靠性工程师，你必须构建以下项目。

这些系统能证明你具备度量、监控与加固能力。

1.) LLM回归测试套件
构建内容：采用pytest风格的评测框架，配合黄金数据集，在质量下降时阻断CI合并。
原因：如果无法在CI中度量质量，你做的只是演示品，而非产品。

2.) 轨迹评分引擎
构建内容：对智能体工具调用和推理路径进行逐步评分，而不仅仅评判最终答案。
原因：仅评判最终答案会掩盖智能体出错的具体步骤。

3.) RAG检索基准测试
构建内容：追踪命中率、MRR、NDCG指标，并加入应返回空结果的对抗性查询。
原因：检索失败是无声的，指标让其变得可见。

4.) LLM-as-a-Judge校准系统
构建内容：用人工标注验证裁判提示词，并生成偏差和一致率报告。
原因：未经校准的裁判不过是你盲目信任的第二意见。

5.) 幻觉峰值监控器
构建内容：生产环境告警系统，实时标记缺失引用和忠实度下降。
原因：质量漂移会在任何人看到仪表盘之前就摧毁信任。

6.) 影子流量对比器
构建内容：将5%的生产流量路由至新模型或新提示词，静默地比对轨迹差异。
原因：不使用影子模式，就无法对非确定性行为进行A/B测试。

7.) 智能体混沌测试套件
构建内容：注入API超时、畸形工具输出、上下文溢出，并测量恢复能力。
原因：智能体的失败方式是单元测试永远无法预测的。

8.) 成本与延迟护栏中间件
构建内容：按请求设置Token预算、熔断开关，并对成本异常发出告警。
原因：可靠性包含经济维度，一个失控的循环就是一次故障。

9.) 黄金数据集飞轮
构建内容：将生产故障和用户差评转化为带版本管理的评测用例的流水线。
原因：过时的评测在生产环境燃烧时依然能通过。

10.) 降级链路验证器
构建内容：在模拟供应商中断下，测试从前沿模型→中间层→本地模型→缓存的降级过程。
原因：故障期间，你的降级路径才是真正的产品。

11.) 提示词与配置回归门控
构建内容：对提示词进行版本管理，自动触发评测运行，并在任何指标下降时回滚。
原因：修改提示词就是部署，应当按部署对待。

12.) LLM跳转的分布式追踪
构建内容：采用OpenTelemetry风格的span，捕获每次跳转的提示词、Token数、延迟和工具参数。
原因：无法重放的内容，就无法调试。

13.) SLO与错误预算仪表盘
构建内容：定义AI服务等级目标（任务成功率、忠实度、首Token时间），并追踪错误预算消耗。
原因：可靠性工程始于你量化"足够好"的那一刻。

14.) 注入与越狱模糊测试器
构建内容：自动化红队套件，对输入进行模糊测试，并评估护栏的拦截率。
原因：安全是一种可靠性属性，而非一项功能。

15.) 公开可靠性报告
构建内容：为你已上线的系统发布基准测试结果、故障复盘、正常运行时间和质量数据。
原因：可靠性的公开证明比任何简历都更能帮你获得工作机会。

大多数人只是看教程，而构建者才会交付系统。

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