AIAB 概述

AIAB是云眼大模型应用优化解决方案为核心子系统，用于打造覆盖大模型应用全生命周期的优化管理体系，从规划、开发阶段，到上线后实际运营，直至最终退市，全程持续、深度参与大模型应用的优化进程。

运营阶段的持续优化

当大模型应用上线进入实际运营场景后，AIAB 通过全方位、动态化的监测与分析机制，从以下多个维度进行持续评估与针对性优化：

• 实际效果：涵盖结果满意度（如生成内容是否符合用户预期）等维度，持续提升用户与大模型交互感受。
• 用户体验：包括响应速度（如大模型生成内容的时长）、系统和网络错误率等指标，保证应用系统的用户体验。
• 成本费用：消耗token数（大模型在请求中消耗的token数）、成本（大模型请求所花费的成本）等关键指标，确保大模型保持良好性价比和投入产出率。

强大的对比评估能力

AIAB 深度依托云眼 AB 测试基础框架，支持多种先进测试方式，且能最大程度减少对已有大模型应用代码的修改：

测试方式	核心价值
Feature Flag（灰度发布）	允许新功能或大模型的新迭代版本以可控节奏逐步向部分用户开放，既降低了新功能 / 新版本上线可能引发的风险（如大规模故障影响用户），又能收集这部分 “种子用户” 的反馈，为后续全面推广提供改进依据
经典 AB 实验	采用严格的控制变量法，将用户流量分为不同组，分别接入不同版本的大模型，在完全相同的环境下对比各版本效果，为大模型的优化提供最直接、最客观的实验数据。
MAB（多臂老虎机）实验	具备智能特性，可根据实时的实验反馈动态调整流量分配策略，不再是传统的 “静态分组测试”，能更高效地探索出最优的大模型版本，大幅提升测试效率，减少时间成本。

借助这些灵活的测试方式，AIAB 极大降低了大模型应用优化的技术门槛与成本，让更多企业和开发者能轻松开展大模型应用优化工作，进而助力大模型应用在各类实际业务场景（如智能客服、内容生成、数据分析等）中更好地释放价值，推动人工智能技术与产业的深度融合发展。