大模型客服评估：伪代码与指标

┌─────────────────────────────────────┐
│  输入：会话记录（文本/语音转写）      │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  预处理：分片 → 摘要 → 关键事件提取   │
└─────────────┬───────────────────────┘
              ▼
        ┌─────────┐    ┌─────────┐
        │ 规则引擎 │◄──►│ 大模型Agent│
        │ (硬约束) │    │ (软评估)  │
        └────┬────┘    └────┬────┘
             └──────┬───────┘
                    ▼
            ┌─────────────┐
            │  结果融合层  │
            │ 置信度校准  │
            └──────┬──────┘
                   ▼
            输出：评分报告 + 证据链

class QualityInspector:
    def __init__(self):
        self.rule_engine = RuleEngine()      # 确定性规则
        self.llm_agent = EvaluationAgent()   # 大模型评估
        self.fusion_layer = ScoreFusion()
    
    def inspect(self, conversation: Dialog) -> Report:
        # 1. 会话切片（按话题/超时边界）
        segments = self.segment(conversation)
        
        # 2. 并行执行
        rule_results = self.rule_engine.check(conversation)  # 毫秒级
        
        llm_tasks = [
            self.llm_agent.evaluate(seg, dim) 
            for seg in segments 
            for dim in ['empathy', 'solution', 'compliance']
        ]
        llm_results = self.batch_call(llm_tasks, timeout=2s)  # 可控延迟
        
        # 3. 结果融合（规则优先，模型补充）
        final_scores = self.fusion_layer.merge(
            rule_results, 
            llm_results,
            weights=self.calibrate_confidence(llm_results)
        )
        
        # 4. 生成可解释报告
        return Report(
            scores=final_scores,
            evidences=self.extract_evidences(segments, llm_results),
            risk_flags=rule_results.violations
        )


class EvaluationAgent:
    """大模型评估Agent，带自检机制"""
    
    PROMPT_TEMPLATE = """
    你是客服质检专家。请对以下对话进行{dimension}维度评估。
    
    对话摘要：{summary}
    关键片段：{evidence_quotes}
    
    要求：
    1. 给出1-5分评分，并说明3条具体依据（引用原文）
    2. 检查是否有幻觉：判断依据是否真实存在于对话中
    3. 若置信度<0.7，标记为"需人工复核"
    
    输出JSON：{score, reasoning, hallucination_check, confidence}
    """
    
    def evaluate(self, segment, dimension):
        # 先检索相关片段，减少输入长度
        evidence = self.retrieve_evidence(segment, dimension)
        
        response = llm.generate(
            self.PROMPT_TEMPLATE.format(...),
            temperature=0.3,  # 低温度保证稳定性
            response_format="json"
        )
        
        # 自检：用独立prompt验证证据真实性
        if not self.verify_quotes(response, segment):
            response['confidence'] *= 0.5
            
        return response