别再猜测你的 AI 是否有效：在 Bedrock 上的完整评估与监控指南

发布: 4天前 (2026年1月16日 GMT+8 08:59)

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原文: Dev.to

Source: Dev.to

TL;DR – 三件事很重要

在部署前确保模型能够正常工作。
阻止它说蠢话。

1️⃣ 在投入生产前验证模型

“在将任何 AI 模型投入生产之前，你需要确认它真的有效。”
— Amazon Bedrock 通过内置评估工具让这变得更容易。

可以评估哪些模型？

评估类型	功能说明	使用时机
自动评估	Bedrock 使用预构建的测试集对你的模型进行测试。	快速、无需人工干预的检查。
人工审查	你或你的团队手动检查响应的质量。	捕捉自动化遗漏的细微差别（需要更长时间）。
LLM‑as‑judge	另一个 AI 模型对你的模型响应进行评分。	在主观质量评估方面出乎意料地有效。
RAG 评估	针对检索增强生成（RAG），分别检查检索和生成。	当你依赖外部知识来源时。

你会得到哪些评分？

Bedrock 返回三个主要类别：

类别	典型指标
准确性	– 它是否了解正确的事实？（RWK 分数） – 响应在语义上是否与正确答案相似？（BERTScore） – 整体精确度如何？（NLP‑F1）
鲁棒性	– 在环境变化时它是否保持一致？（词错误率、F1 分数） – 你能信任它可靠运行吗？（Delta 指标） – 它能处理边缘情况吗？
毒性	– 它是否说出不当内容？（毒性分数） – 幻觉/虚假信息检测。

2️⃣ Guardrails – Keep Your Model From Saying Things It Shouldn’t

将防护栏视为一种过滤器，能够阻止不良输入（恶意提示）以及****不良输出（有害响应）。

What can guardrails block?

Threat	Example
Harmful content	有害内容：仇恨言论、侮辱、色情内容、暴力。
Jailbreak attempts	越狱尝试：尝试绕过规则的“Do Anything Now”技巧。
Sneaky attacks	隐蔽攻击：“忽略我之前说的……”或诱导模型泄露其系统指令。
Restricted topics	受限话题：投资建议、医学诊断，或任何您不希望模型讨论的领域。
Profanity / custom bad words	脏话/自定义不良词汇：公司特定的黑名单。
Private information	私人信息：电子邮件地址、电话号码、社会安全号码、信用卡号（掩码或阻止）。
Fake information / hallucinations	虚假信息/幻觉：模型自信地给出答案却完全错误；需验证依据和相关性。

How to set them up

AWS blog – 请参阅 “Implementing Guardrails on Amazon Bedrock” 获取逐步的策略和配置指南。
Policy granularity – 选择严格程度（严格 = 捕获更多，但可能阻止良性内容）。

3️⃣ 负责的 AI – 构建可信系统

负责的 AI 会问：“我的 AI 系统是否可信且在做正确的事？” 这不仅仅是避免不良结果，更在于赢得用户的信任。

负责的 AI 的核心支柱

支柱	含义
公平性	不因背景而受到不公平对待。
可解释性	用户能够理解为何给出特定答案。
隐私与安全	个人数据受到保护。
安全性	不产生有害输出。
可控性	人类保持在循环中。
准确性	答案是正确的。
治理	有明确的规则、问责制和可审计性。
透明度	如实说明模型的能力和局限。

在 AWS 上实现的方法

工具	目的
Bedrock Evaluation	在公平性、准确性、毒性等方面进行测试。
SageMaker Clarify	检测偏差，生成解释。
SageMaker Model Monitor	持续质量监控，漂移时发出警报。
Amazon Augmented AI (A2I)	对不确定的决策进行人工审查。
Model Cards	记录模型的用途、限制、目标用户等信息。
IAM Role Manager	限制谁可以使用或修改模型。
安全最佳实践	参见 “Safeguarding Your AI Applications” 中的真实案例。

📈 监控已部署模型

模型上线后，必须持续监控。系统会出现故障，性能会下降，费用也可能失控。

在 AWS 上监控的 5 种方式

Invocation Logs – 记录每一次请求：调用者、提示词以及响应内容。便于调试和合规。
CloudWatch Metrics – 实时指标：
- 调用次数
- 延迟
- 错误次数（客户端 & 服务端）
- Guardrail 命中次数
- Token 使用量（费用追踪）
AWS CloudTrail – 审计日志，记录谁在何时访问/修改了什么。用于“谁把什么弄坏了？”的调查。
AWS X‑Ray – 全链路请求追踪，帮助定位慢组件或故障。
Custom Logging – 捕获业务特定指标（例如转化率、领域专属 KPI）。

关键指标

指标	为什么重要
Invocations	使用量。
Latency	用户体验；高延迟会导致用户沮丧。
Client Errors (4xx)	错误请求 – 可能是 UX 问题。
Server Errors (5xx)	模型/服务不稳定。
Throttles	触发速率限制 – 可能需要扩容。
Token counts	直接的费用指示（按 Token 计费）。

专业提示： 早期使用 CloudWatch 仪表盘和告警构建可视化面板，确保从第 1 天起就能看到关键信息。

💰 基于 Token 的成本管理

Bedrock 的 tokenizer 在部署前就能显示提示使用了多少 token。因为是按 token 计费，“100‑token” 的提示实际上可能是 1,000 token → 成本提升 10 倍。

使用场景

验证提示 – 避免意外账单。
优化高成本提示 – 减少 token 数，省钱。
估算月度支出 – 按模型进行成本预测。
比较模型 – 为工作负载选择最便宜的模型。

使用方法

# Example CLI (pseudo‑code)
aws bedrock get-token-count \
    --model-id anthropic.claude-v2 \
    --prompt "Your prompt text here"

📌 Quick Reference Checklist

✅	Item
Model validation	运行自动评估、人工评估、LLM‑as‑judge 以及 RAG 评估。
Guardrails	启用针对有害内容、越狱、私密数据、受限话题、粗俗语言、幻觉等的策略。
Responsible AI	记录公平性、可解释性、隐私、安全性、可控性、准确性、治理和透明度。
Monitoring	设置 Invocation Logs、CloudWatch、CloudTrail、X‑Ray 和自定义日志。
Metrics to watch	关注调用次数、延迟、客户端/服务器错误、限流、令牌使用情况。
Cost control	使用 Bedrock 分词器估算提示大小，跟踪令牌使用，比较模型成本。
Human‑in‑the‑loop	部署 A2I 进行边缘案例审查。
Governance	保持 Model Cards 最新；强制执行 IAM 角色。

想了解更多细节？

Guardrails implementation: AWS Blog – “Implementing Guardrails on Amazon Bedrock”
Responsible AI deep‑dive: AWS Whitepaper – “Responsible AI on AWS”
Monitoring tutorial: AWS Documentation – “Monitoring Amazon Bedrock Endpoints”
Cost optimization guide: AWS Blog – “Understanding Token Pricing on Bedrock”

随意将表格和代码片段复制到您自己的文档或 Wiki 中。祝构建愉快！

模型评估与防护清单

（在规划、构建和运营生产就绪的 LLM 时，可将此作为快速参考。）

1. 评估频率

模型何时需要评估？
- 每次发布前？
- 每周一次？
- 每月一次？

2. 测试数据

你是否已有测试数据，还是应先使用 Bedrock 的内置测试集？
人工审查：
- 是否需要人工复核自动评估，还是信任自动化结果？

3. 成功 / 失败指标

哪项指标会让你决定“该模型尚未准备好”？

4. 有害内容防护

关键

你最担心的有害内容类型是什么？
公司是否有不应涉及的特定话题？
- 法律咨询？
- 股票建议？
- 医疗信息？

高级

防护严格程度：
- 偏执 – 阻止任何可能有问题的内容。
- 宽松 – 只阻止明显违规的内容。
是否需要记录被阻止的内容以满足合规要求？
保护范围：
- 防止外部 jailbreak 尝试？
- 防止内部员工失误？
PII 处理：
- 对 PII 进行掩码？
- 直接阻止包含 PII 的请求？

5. 性能与可靠性

关键

响应时间：模型需要多快响应？
- 如果更慢，是否可以接受？
错误率容忍度：
- 0.1 %？ 1 %？ 5 %？
告警：出现故障时谁应被通知？
- Slack 频道？
- 值班工程师？

高级

指标延迟：实时仪表盘？每日/每周汇总？
日志保留：出于法律/合规原因日志需保存多长时间？
事件响应：告警触发后实际会怎么做？
- 是否已有应急手册？
**成本监控：成本是否失控？是否设置预算超额告警？
公平性：模型是否可能对某些人群不公平？
行业合规：你的行业是否有特定要求？
- 医疗（HIPAA）
- 金融（PCI、FINRA）
- 其他？

6. 资源

[Evaluate Performance] – 测量延迟、吞吐量和准确性的指南。
[Guardrails Guide] – 构建和调优内容过滤器的最佳实践。
[Monitoring Guide] – 如何设置告警、仪表盘和日志保留。

在设计评审、冲刺计划和部署后审计时，请随手保留此清单。