随着大语言模型(LLM)在Chatbots领域的广泛应用，如何有效评估这些基于LLM的Chatbots的质量变得日益重要，这也是一个极具挑战性的问题。
本文作者认为可以从质性评估（qualitative）和通过程序评估（programmatic）这两个维度对基于LLM的Chatbots进行评估。
作者详细探讨了以下几个方面的内容：(1)质性评估可以通过主观判断和用户打分反馈两种方式进行；(2)通过程序进行评估现市面上存在多种工具，但也存在固有的主观性问题，评价标准和题库质量能够直接影响评估结果；(3)作者基于LegalTechBot项目详细描述了结合上述两种评价方式的具体实践流程。
评估Chatbots仍然面临许多挑战，需要不断探索更科学合理的方法。本文分享了作者的实践、探索历程，能够为Chatbots相关从业人员后续研究提供参考。
本文作者认为可以从质性评估（qualitative）和通过程序评估（programmatic）这两个维度对基于LLM的Chatbots进行评估。
作者详细探讨了以下几个方面的内容：(1)质性评估可以通过主观判断和用户打分反馈两种方式进行；(2)通过程序进行评估现市面上存在多种工具，但也存在固有的主观性问题，评价标准和题库质量能够直接影响评估结果；(3)作者基于LegalTechBot项目详细描述了结合上述两种评价方式的具体实践流程。
评估Chatbots仍然面临许多挑战，需要不断探索更科学合理的方法。本文分享了作者的实践、探索历程，能够为Chatbots相关从业人员后续研究提供参考。
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