AI工程化 应用落地 自动化测评 红队测试 持续迭代
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Ai项目怎么落地?

文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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Table of Contents

  1. 工程化AI应用落地的闭环

示例图

工程化AI应用落地的闭环

  1. 需求与定义
    • 确定场景 -> 找到专家 -> 制定成功标准（功能+安全）。
  2. 数据与评估
    • 构建黄金测试集20个
    • 搭建自动化测评系统（LLM as Judge + 定量指标）。
  3. 构建与实验
    • 提示工程/微调实验，并跟踪结果。
    • 使用No-Code平台构建应用原型。
    • 可行性验证（MVP）。
  4. 测试与安全
    • 红队测试与安全评估。
    • 专家评审。
  5. 部署与监控
    • CI/CD部署到生产环境。
    • 线上监控（性能、质量、成本）。
    • 收集用户反馈（ explicit & implicit）。
  6. 迭代与优化
    • 分析监控和反馈数据，发现新问题。
    • 将新问题转化为新的测试用例或训练数据。
    • 回到第2步，持续迭代，形成真正闭环。

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