详细介绍
Evalite 是一个面向大语言模型（LLM, Large Language Model）驱动应用的评估框架，采用 TypeScript-first 的设计理念，帮助开发者把对模型与应用的评测写成可复现、可自动化运行的测试套件。它聚焦于把质量度量、用例场景与基准测试纳入开发流程，从而让评估从一次性实验成为持续集成的一部分。Evalite 的设计适合需要在工程层面量化模型表现的团队与个人。
主要特性
- TypeScript 优先：用熟悉的类型系统定义评估逻辑和断言，便于与前端/后端代码库集成。
- 可组合的评测单元：支持把评估场景拆分为模块化测试，方便复用与演进。
- 自动化与 CI 集成：可在 CI 流水线中运行，产出可比对的基准数据和报告。
- 支持多种评估指标：包括准确性、鲁棒性、响应一致性与自定义度量。
使用场景
- 在功能迭代中持续验证模型对关键业务场景的表现。
- 对比不同模型或不同调用策略的基准结果，作为选型与回归依据。
- 在上线前对敏感场景或合规性边界进行自动化安全与行为测试。
技术特点
- 与 TypeScript/Node.js 生态紧密集成，易于在现有应用仓库中引入。
- 可扩展的断言与指标接口，允许自定义评估逻辑与报告格式。
- 以测试为中心的评估流程，支持把评估纳入持续集成与持续交付（CI/CD）实践。
- 开源并采用 MIT 许可证，项目首页与源码分别可通过前端站点和 GitHub 获取。