با افزایش روزافزون استفاده سازمان‌ها و شرکت‌ها از مدل‌های هوش مصنوعی برای تضمین عملکرد صحیح و قابل اعتماد بودن برنامه‌های کاربردی‌شان، شکاف‌های موجود بین ارزیابی‌های مبتنی بر مدل و ارزیابی‌های انسانی بیش از پیش آشکار شده است. این اختلاف در نتایج ارزیابی می‌تواند منجر به مقایسه‌های نادقیق و اتلاف زمان برای پیگیری سیگنال‌های کاذب شود. بنابراین، نیاز مبرمی به ابزارهایی وجود دارد که بتوانند این شکاف را پر کرده و ارزیابی‌ها را به ترجیحات انسانی نزدیک‌تر سازند.
در دنیای امروز که هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است، کیفیت و قابلیت اطمینان مدل‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. بدون یک سیستم ارزیابی قوی که بتواند نتایج مدل‌ها را با انتظارات و قضاوت‌های انسانی هماهنگ کند، سازمان‌ها در استقرار و مقیاس‌بندی راهکارهای هوش مصنوعی با چالش‌های جدی مواجه خواهند شد. این موضوع نه تنها بر کارایی مدل‌ها تأثیر می‌گذارد، بلکه می‌تواند اعتماد کاربران نهایی و تصمیم‌گیرندگان را نیز خدشه‌دار کند.
Align Evals لنگ‌چین: پلی بین ارزیابی ماشینی و قضاوت انسانی
برای غلبه بر این چالش، لنگ‌چین (LangChain) ویژگی جدیدی به نام Align Evals را به LangSmith خود اضافه کرده است. Align Evals ابزاری است که به کاربران LangSmith امکان می‌دهد تا ارزیابی‌کننده‌های مبتنی بر مدل زبان بزرگ (LLM) خود را ایجاد کرده و آن‌ها را به گونه‌ای کالیبره کنند که با ترجیحات و انتظارات خاص شرکت‌ها و سازمان‌ها هماهنگی بیشتری داشته باشند. این قابلیت، به طور موثر “شکاف اعتماد ارزیابی‌کننده” را از بین می‌برد و نویز موجود در ارزیابی‌ها را به حداقل می‌رساند.
لنگ‌چین در یک پست وبلاگی اشاره کرده است: «یکی از چالش‌های بزرگی که به طور مداوم از تیم‌ها می‌شنویم این است که ‘امتیازات ارزیابی ما با آنچه انتظار داریم یک انسان در تیم ما بگوید، مطابقت ندارد.’ این عدم تطابق منجر به مقایسه‌های پر سروصدا و اتلاف وقت برای پیگیری سیگنال‌های کاذب می‌شود.» این اظهارات به خوبی نشان‌دهنده مشکلی است که Align Evals به دنبال حل آن است: آوردن مدل‌ها به نقطه‌ای که بتوانند عملکردی مطابق با انتظارات انسانی ارائه دهند.
لنگ‌چین یکی از معدود پلتفرم‌هایی است که قابلیت «LLM-as-a-judge» (استفاده از مدل زبان بزرگ به عنوان داور برای ارزیابی مدل‌های دیگر) را به طور مستقیم در داشبورد تست خود ادغام کرده است. این رویکرد به کاربران امکان می‌دهد تا ارزیابی‌های خودکار و مقیاس‌پذیری را انجام دهند، در حالی که همچنان نتایج را به قضاوت‌های انسانی واقعی نزدیک نگه دارند.
الهام‌بخش Align Evals: چارچوب یوژن یان
لنگ‌چین اعلام کرده است که Align Evals بر اساس مقاله‌ای از یوژن یان، دانشمند اصلی کاربردی آمازون، بنا شده است. یان در مقاله خود، چارچوبی برای یک اپلیکیشن، که او نیز آن را AlignEval نامید، ارائه کرده بود که بخش‌هایی از فرآیند ارزیابی را خودکارسازی می‌کند. این چارچوب نوآورانه، اساس توسعه Align Evals توسط لنگ‌چین قرار گرفت و به آن‌ها اجازه داد تا یک راهکار قوی برای کالیبراسیون ارزیابی‌کننده‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند.
ایده اصلی یان این بود که می‌توان یک سیستم ارزیابی خودکار ساخت که نه تنها کارآمد باشد، بلکه قادر به یادگیری و همگام‌سازی با ترجیحات انسانی نیز باشد. این رویکرد به ویژه در مواجهه با پیچیدگی‌های روزافزون مدل‌های هوش مصنوعی و نیاز به ارزیابی سریع و دقیق آن‌ها، حیاتی است. Align Evals لنگ‌چین این چشم‌انداز را به واقعیت تبدیل کرده و ابزاری عملی را در اختیار توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها قرار داده است.
Align Evals به شرکت‌ها و سازندگان اجازه می‌دهد تا پرامپت‌های ارزیابی را تکرار کنند، نمرات همسویی را از ارزیابی‌کننده‌های انسانی و نمرات تولید شده توسط LLM را مقایسه کنند، و این نتایج را با یک امتیاز همسویی پایه مقایسه نمایند. این قابلیت مقایسه‌ای دقیق، به تیم‌ها کمک می‌کند تا نقاط قوت و ضعف ارزیابی‌کننده‌های خود را شناسایی کرده و بهبودهای لازم را اعمال کنند. لنگ‌چین خاطرنشان کرده است که Align Evals «اولین گام در کمک به شما برای ساخت ارزیابی‌کننده‌های بهتر است.» در آینده، این شرکت قصد دارد تجزیه و تحلیل‌ها را برای ردیابی عملکرد و بهینه‌سازی خودکار پرامپت‌ها (با تولید خودکار واریانت‌های پرامپت) ادغام کند.
چگونه شروع کنیم؟
برای شروع کار با Align Evals، کاربران ابتدا باید معیارهای ارزیابی را برای برنامه‌کاربردی خود مشخص کنند. به عنوان مثال، برنامه‌های چت معمولاً به دقت بالایی نیاز دارند. تعیین معیارهای واضح و قابل اندازه‌گیری، اولین و حیاتی‌ترین گام در فرآیند ارزیابی است. این معیارها باید به طور خاص اهداف برنامه و انتظارات از عملکرد آن را بازتاب دهند تا یک پایه و اساس محکم برای ارزیابی‌های بعدی فراهم شود.
در مرحله بعد، کاربران باید داده‌هایی را برای بررسی انسانی انتخاب کنند. این نمونه‌ها باید هم جنبه‌های خوب و هم جنبه‌های بد عملکرد برنامه را به نمایش بگذارند تا ارزیابی‌کننده‌های انسانی بتوانند دیدگاهی جامع از برنامه کسب کرده و طیف وسیعی از نمرات را اختصاص دهند. این مرحله به ایجاد یک مجموعه داده متنوع و غنی کمک می‌کند که برای کالیبراسیون دقیق ارزیابی‌کننده LLM ضروری است. سپس، توسعه‌دهندگان باید به صورت دستی امتیازاتی را برای پرامپت‌ها یا اهداف وظایف تعیین کنند که به عنوان یک معیار پایه (benchmark) عمل خواهد کرد.
پس از آن، توسعه‌دهندگان باید یک پرامپت اولیه برای ارزیابی‌کننده مدل ایجاد کرده و با استفاده از نتایج همسویی از ارزیاب‌های انسانی، آن را تکرار کنند. لنگ‌چین توضیح داده است: «به عنوان مثال، اگر LLM شما به طور مداوم نمرات خاصی را بیش از حد بالا می‌دهد، سعی کنید معیارهای منفی واضح‌تری را اضافه کنید. بهبود امتیاز ارزیاب شما قرار است یک فرآیند تکراری باشد.» این فرآیند تکرار و بهبود مستمر، تضمین می‌کند که ارزیابی‌کننده مدل به مرور زمان دقیق‌تر و همسو‌تر با قضاوت‌های انسانی می‌شود. لنگ‌چین در مستندات خود بهترین روش‌ها برای تکرار پرامپت را ارائه کرده است.
This is one of my favorite features that we’ve launched!
Creating LLM-as-a-Judge evaluators is hard – this hopefully makes that flow a bit easier
I believe in this flow so much I even recorded a video around it! https://t.co/FlPOJcko12 https://t.co/wAQpYZMeov
— Harrison Chase (@hwchase17) July 30, 2025
هریسون چیس، یکی از افراد فعال در جامعه لنگ‌چین، در توییتی بیان کرد که این یکی از ویژگی‌های مورد علاقه اوست و ساخت ارزیاب‌های LLM-as-a-Judge را آسان‌تر می‌کند.
افزایش تعداد ارزیابی‌های مدل‌های زبان بزرگ
به طور فزاینده‌ای، شرکت‌ها به دنبال چارچوب‌های ارزیابی برای سنجش قابلیت اطمینان، رفتار، همسویی با وظایف و قابلیت حسابرسی سیستم‌های هوش مصنوعی، از جمله برنامه‌های کاربردی و عامل‌ها، هستند. توانایی اشاره به یک نمره واضح از عملکرد مدل‌ها یا عامل‌ها، نه تنها به سازمان‌ها اعتماد به نفس لازم برای استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی را می‌دهد، بلکه مقایسه مدل‌های مختلف را نیز آسان‌تر می‌کند. این امر به ویژه در محیطی که رقابت بین مدل‌های هوش مصنوعی شدید است، بسیار مهم تلقی می‌شود.
شرکت‌هایی مانند Salesforce و AWS نیز روش‌هایی را برای مشتریان خود به منظور ارزیابی عملکرد مدل‌ها ارائه کرده‌اند. Agentforce 3 شرکت Salesforce دارای یک مرکز فرماندهی است که عملکرد عامل را نشان می‌دهد. AWS هم ارزیابی انسانی و هم ارزیابی خودکار را در پلتفرم Amazon Bedrock ارائه می‌کند، جایی که کاربران می‌توانند مدل را برای آزمایش برنامه‌های خود انتخاب کنند، هرچند این‌ها ارزیاب‌های مدل تولید شده توسط کاربر نیستند. OpenAI نیز ارزیابی مبتنی بر مدل را ارائه می‌دهد.
قابلیت «Self-Taught Evaluator» متا نیز بر اساس همان مفهوم LLM-as-a-judge است که LangSmith از آن استفاده می‌کند، اگرچه متا هنوز آن را به عنوان ویژگی برای هیچ یک از پلتفرم‌های ساخت برنامه‌کاربردی خود ارائه نکرده است. این نشان می‌دهد که ایده استفاده از LLMها برای ارزیابی مدل‌های دیگر، یک روند رو به رشد در صنعت هوش مصنوعی است.
همانطور که توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها تقاضای ارزیابی آسان‌تر و روش‌های سفارشی‌تر برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها را دارند، پلتفرم‌های بیشتری شروع به ارائه روش‌های یکپارچه برای استفاده از مدل‌ها برای ارزیابی مدل‌های دیگر خواهند کرد، و بسیاری دیگر گزینه‌های متناسبی را برای شرکت‌ها فراهم خواهند آورد. این یک گام مهم به سوی شفافیت بیشتر و قابلیت اعتماد بالاتر در اکوسیستم هوش مصنوعی است، که به نوبه خود منجر به نوآوری‌های بیشتر و کاربردهای گسترده‌تر هوش مصنوعی در صنایع مختلف خواهد شد.
this is exactly what the mcp ecosystem needs – better evaluation tools for llm workflows. we’ve been seeing developers struggle with this in jenova ai, especially when they’re orchestrating complex multi-tool chains and need to validate outputs.
the align evals approach of…
— Aiden (@Aiden_Novaa) July 30, 2025
آیدن، یکی دیگر از کاربران، در توییتی تأکید کرد که این ابزار دقیقاً همان چیزی است که اکوسیستم MCP نیاز دارد و به توسعه‌دهندگان در اعتبارسنجی خروجی‌های زنجیره‌های ابزار پیچیده کمک می‌کند.
منبع مقاله: VentureBeat
