业务任务评测体系建设
围绕问答、抽取、分类、总结、分析、工具调用等任务建立评测样本、指标和评分规则。
服务概述
构建围绕业务目标持续迭代的大模型调优体系
通用大模型进入企业场景后，常出现领域术语理解不足、答案风格不稳定、流程执行偏差、任务完成率低、RAG召回不准和安全边界不清等问题。申美从业务任务和可衡量指标出发开展适配调优。
服务将AI赋能的测试技术咨询方法与模型工程结合，建立评测集、问题分类、调优策略、版本对比和回归机制，帮助客户把模型效果提升从主观体验变成可量化、可复现、可持续优化的工程流程。
任务评测 / 策略调优 / 版本回归
把模型调优从经验试错转化为有指标、有样本、有闭环的工程实践。
典型场景
典型场景与解决方案
Prompt与输出格式优化
优化系统提示、角色约束、步骤引导、格式要求和异常处理策略，提升输出稳定性。
RAG召回与重排调优
针对知识检索效果优化切分、召回、过滤、重排、上下文拼接和引用策略。
模型适配与样本微调支持
根据业务数据和模型选型制定轻量适配、参数调优或样本优化建议。
缺陷归因与效果对比
对错误回答、低分样本、遗漏信息和不稳定输出进行分类归因和版本对比。
上线回归与持续评估
建立版本回归集、监控指标和评测报告，让模型迭代可控可追踪。
服务组合
面向大模型适配调优的服务组合
诊断评测层
- 业务任务与指标定义
- 评测集和边界样本建设
- 现有模型效果诊断
- 问题分类与归因分析
策略调优层
- Prompt体系优化
- RAG召回和重排调优
- 工具调用与流程编排优化
- 输出规范与安全边界设计
验证回归层
- 版本对比与A/B评估
- 自动化回归测试
- 稳定性与一致性验证
- 评测报告与优化建议
运营迭代层
- 低分问题持续补样
- 线上反馈闭环治理
- 调优知识库沉淀
- 团队培训与方法交接
交付闭环
从效果诊断到持续调优的闭环服务
让模型优化过程可衡量、可复现、可持续。
交付过程围绕业务指标、测试样本、调优策略和回归验证展开，帮助企业稳定提升模型应用效果。
任务与效果诊断
梳理业务任务、目标指标、当前问题和评测样本，建立调优基线。
- 任务定义
- 效果基线
- 问题分类
调优策略与样本设计
设计Prompt、RAG、工具调用、样本补充和输出约束等优化策略。
- 策略方案
- 样本设计
- 评测指标
调优实施与对比验证
执行策略优化、模型适配、版本对比和回归测试，验证效果提升。
- 调优实施
- 版本对比
- 回归验证
上线评估与持续迭代
沉淀评测集、优化规则、问题库和迭代流程，支持后续持续优化。
- 上线评估
- 规则沉淀
- 迭代路线
专家方案
申美专家团队将基于您的模型任务、评测样本与效果问题提供调优方案建议。
带着典型问题、低分样本、现有Prompt或RAG链路来沟通，我们会帮助您设计评测驱动的调优路径。