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第 1 章 · 地基：测试用例与指标契约

这章讲什么： 评测有两块地基——装数据的 LLMTestCase 和 规定指标长什么样的 BaseMetric。先把这两个搞清楚，后面所有指标（02、03 章）才有共同的词汇。本章不深入任何具体指标怎么算分。

1.1 一条评测样本：LLMTestCase​

它要解决的小问题： 评测一条样本，到底需要喂哪些数据？答案取决于你用哪个指标——「答案相关性」只需要 input + actual_output；「上下文召回」还需要 retrieval_context 和 expected_output。所以 LLMTestCase 是一个字段大多可选的容器，按指标所需填。

它是一个 Pydantic 模型，核心字段（test_case/llm_test_case.py:332 起的 LLMTestCase）：

字段含义谁会用到
input给被测系统的输入（唯一必填）几乎所有指标
actual_output被测系统的真实输出几乎所有指标
expected_output理想答案（你给的参考）上下文召回、G-Eval 等
context理想/真值上下文幻觉检测等
retrieval_contextRAG 实际检索到的片段忠实度、上下文精度/召回
tools_calledagent 实际调用的工具列表工具正确性等 agent 指标
expected_tools期望调用的工具工具正确性
token_cost / completion_time成本与延迟性能类断言

一个直觉： LLMTestCase 就是一张「考卷 + 学生作答 + 参考答案 + 草稿纸」。不同的阅卷标准（指标）只看其中几栏。

怎么知道某个字段必填？ 每个指标声明自己要哪些字段。例如答案相关性指标在类上写死了：

# metrics/answer_relevancy/answer_relevancy.py:26 —— 该指标的必填字段
_required_params: List[SingleTurnParams] = [
    SingleTurnParams.INPUT,
    SingleTurnParams.ACTUAL_OUTPUT,
]

SingleTurnParams 是个枚举（test_case/llm_test_case.py:174，旧名 LLMTestCaseParams 已废弃），把字段名做成可传递的常量。运行时 check_llm_test_case_params(...)（metrics/utils.py:306）会检查用例里这些字段是否都非空，缺了就报错或跳过。这样「指标需要什么」是声明式的，引擎能在调 LLM 之前就拦下不合格的用例。

1.2 工具调用怎么表示：ToolCall​

agent 指标要判断「工具调对没」，就需要一个结构化的工具调用表示。ToolCall（test_case/llm_test_case.py:236）记录 name、input_parameters、output 等，并且自定义了 __eq__ 和 __hash__。

为什么要自定义 hash？ 因为要把工具调用放进集合做「期望集 vs 实际集」的比较，而 input_parameters 里常嵌套 dict/list 这些不可哈希的东西。它用一个递归的 _make_hashable（test_case/llm_test_case.py:207）把任意嵌套结构转成可哈希的元组/frozenset：

# 示意，非源码：把嵌套结构变可哈希的思路
def make_hashable(obj):
    if isinstance(obj, dict):                       # dict → 排序后的键值对元组
        return tuple(sorted((k, make_hashable(v)) for k, v in obj.items()))
    if isinstance(obj, (list, tuple)):              # list → 元素元组
        return tuple(make_hashable(x) for x in obj)
    return obj                                      # 基本类型原样

重点看：比较两个工具调用是否「相同」时，只比 name + input_parameters + output（见 ToolCall.__eq__），description/reasoning 这些解释性字段不参与，因为它们不影响「这步调用对不对」。

1.3 多轮对话：ConversationalTestCase​

聊天机器人的评测样本不是单条问答，而是一串轮次。ConversationalTestCase（test_case/conversational_test_case.py:173）核心就是 turns: List[Turn]，每个 Turn（:54）是 {role: "user"|"assistant", content: str}，外加可选的 chatbot_role（用于「角色坚持度」这类指标）。

对应地有一套并行的 BaseConversationalMetric 基类和 MultiTurnParams 枚举——单轮、多轮两条平行世界，结构对称。

1.4 指标的统一契约：BaseMetric​

它要解决的小问题： 引擎要能统一地跑「任意指标」，就必须有一份所有指标都遵守的契约——不管内部怎么算分，对外都长一个样。

BaseMetric（metrics/base_metric.py:44）规定了这份契约。它有一批结果字段和三个必须实现的方法：

  结果字段（算完往这里填）            必须实现的方法
┌─────────────────────────┐      ┌──────────────────────────────┐
│ threshold  阈值          │      │ measure(test_case)  → float   │  同步打分
│ score      0~1 分数      │      │ a_measure(test_case)→ float   │  异步打分
│ success    通过与否      │      │ is_successful()     → bool    │  分数 vs 阈值
│ reason     一句理由      │      └──────────────────────────────┘
│ error      出错信息      │
│ evaluation_cost  花了多少钱│
└─────────────────────────┘

三个方法都是 @abstractmethod，子类必须实现（metrics/base_metric.py:72、:76、:82）。约定俗成的分工：

  • measure() 同步入口。当 async_mode=True 时，它内部其实是起一个事件循环去 await self.a_measure(...)——也就是说真正的算分逻辑写在异步版里，同步版只是个壳。
  • a_measure() 异步实现，是干活的地方。
  • is_successful() 在 BaseMetric 上只是个 @abstractmethod（基类不给实现）。各子类的惯例实现是 self.score >= self.threshold，并且包了 try/except：若 score 没算出来（None），不会崩，而是判为失败（见 AnswerRelevancyMetric 与 GEval 各自的 is_successful）。

一个容易忽略的细节——指标方法会被自动「上追踪」。 BaseMetric 用了 __init_subclass__ 钩子（metrics/base_metric.py:66）：每当有人继承它定义新指标，框架就调 observe_methods(cls)（:70）给它的方法套上 span。这就是为什么连指标内部的调用都能出现在追踪里——你不用手动加任何东西（这套机制见 04 章）。

1.5 指标怎么拿到 prompt：PromptMixin​

BaseMetric 继承自 PromptMixin（metrics/base_metric.py:21）。它提供 _get_prompt(method, ...)，把指标的 prompt 外置成模板文件，按「指标类名 + 方法名」去解析（resolve_template("metrics", self.__class__.__name__, method, ...)）。

好处有二：

  • prompt 和代码分离，模板是纯文本 .txt（Jinja2），改 prompt 不动逻辑。
  • 同一份模板能渲染多模态变体（multimodal=True 时注入图片处理规则）。

例如 G-Eval 的模板就放在 metrics/g_eval/templates/ 下（generate_evaluation_steps.txt、generate_evaluation_results.txt），文件名正对应 _get_prompt("generate_evaluation_steps") 的方法参数。02 章会读到这些模板的真实内容。

1.6 小结：这章给了你什么​

  • LLMTestCase = 一条样本，字段大多可选，按指标所需填；_required_params 声明式地说明每个指标要哪些字段。
  • BaseMetric = 所有指标的契约：填 score/reason/success，实现 measure/a_measure/is_successful；同步壳 + 异步实现是通用模式。
  • prompt 外置成模板，按类名+方法名解析。

带着这套词汇，进入 02 章看「指标内部到底怎么把一段文本变成一个分数」。

代码地图​

主题文件符号
单轮用例test_case/llm_test_case.pyLLMTestCase、SingleTurnParams、RetrievedContextData
工具调用test_case/llm_test_case.pyToolCall、_make_hashable
多轮用例test_case/conversational_test_case.pyConversationalTestCase、Turn、MultiTurnParams
指标契约metrics/base_metric.pyBaseMetric、BaseConversationalMetric、PromptMixin
必填字段校验metrics/utils.pycheck_llm_test_case_params
prompt 解析templates/resolver.pyresolve_template